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Enregistrement W4304587256 · doi:10.3390/jrfm15100456

The Impact of Intellectual Capital on Dynamic Innovation Performance: An Overview of Research Methodology

2022· article· en· W4304587256 sur OpenAlexvenueno aff
Mostafa A. Ali, Nazimah Hussin, Hossam Haddad, Nidal Mahmoud Al-Ramahi, Tareq Hammad Almubaydeen, Ibtihal A. Abed

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Computer scienceIntellectual capitalModerationProcess (computing)Data collectionSet (abstract data type)Research designData scienceManagement scienceKnowledge managementEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research technique is a critical component of every study, and, therefore, determining the method of research is a crucial step in that process. This paper serves as an introduction to the design of an investigation method for the impacts of intellectual capital on dynamic innovation performance. It discussed the research paradigm from a wide context encompassing various domains mentioned in the literature. Subsequently, the validity, accuracy, and advantages of the chosen research instrument were thoroughly discussed, from the questionnaire’s design and structure through the final stage of analysis for all variables. Three sections of this paper encompassed the explanations of the procedures for sampling design that had been set up to achieve the proposed research objectives. In addition, trustworthiness was acquired through deploying experts and piloting the method throughout an experimental context. The procedures of data collection and data cleaning had been presented. Finally, the last two sections emphasized the data analysis and moderator procedures in the present research methodological context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0150,011
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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