Predicting Innovation Capability through Knowledge Management in the Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of knowledge management on innovation capability in the banking sector. Research methodology: Cross-sectional research design was employed in this study as it supports the use of questionnaire for data collection. Fifteen deposit money banks constitute the accessible population. Questionnaire was used as an instrument for data collection. A sample size of 272 was drawn from the overall population of 920. Overall, 259 staff participated in the study. Demographic characteristics of participants were analysed with frequency distribution while linear regression was used to analyse formulated hypotheses with the aid SPSS. Findings: This study found that knowledge management has significant positive effects on innovation capability. Research limitations: The research limitation is associated with cross-sectional survey and geographical scope. Future studies should employ longitudinal survey that support data collection for a year. Secondly, future studies should be carried out in other countries other than Africa. Practical implications: The implication of the finding is that managers and directors of banks should encourage knowledge management practices in their workplaces as this has proven by this study to improve innovation capability in terms of marketing innovation capability, product innovation capability and process innovation capability. Originality/Value: There is no research that has investigated the effects of knowledge management on innovation capability. Thus, this study provides new insight on promoting innovation capability through knowledge management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».