Integrated e-learning for knowledge management and its impact on innovation performance among Jordanian manufacturing sector companies
Notice bibliographique
Résumé
E-learning in knowledge management was examined in this study, specifically on how it assists organizations in improving knowledge transfer and e-learning management, to increase performance and employee knowledge management. In this study, e-learning and knowledge management systems and technology were jointly implemented, and its impact on organizational performance was examined. Organizational management was also explored. The present study investigated the relationship between knowledge management (KM) and innovation performance (IP). The mediating effect of knowledge Management was deeply explored. Randomly selected managers from 57 Jordanian manufacturing companies were the study samples, and there were 470 managers involved in this study, from strategic, tactical, and operational levels. Questionnaires were used to gather data, and the questionnaire items covered the constructs of knowledge management, organizational learning (OL), knowledge-oriented leadership (KOL) and IP. A research model was proposed and was tested using structural equation modeling (SEM). The findings were as follows: KOL positively affected KM; KOL positively affected IP; OL negatively affected IP; KOL positively affected KM; OL positively affected KM; KM positively affected IP and KM mediated the relationship between KOL, OL and IP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».