HRIS Mediating Role the Relationship between TOE and Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Decision making plays an important role in organizations. It is the most important activity that managers do. Studies have extensively tackled the importance of decision-making process Yet, determining the main factors that affect decision making and the role of Human Resources Information Systems (HRIS) as a mediator has received negligible attention, especially in the Egyptian context. Accordingly, the main subject of this paper is to examine the effect of the implementation of the TOE model based on the three contexts; technology (competitive advantage, complexity, compatibility, security and trust), organization (senior management, readiness, technology, maturity and performance), environment (competition, telecommunications infrastructure, internet service provider, business partner support and business partner pressure) on the process of informed decision-making mediated by HRIS in the higher education institutions sector namely Arab Academy for Science and Technology and Maritime Transport (AASTMT). The study reviews literature, identifies key constructs, develops hypotheses and proposes a research framework. A structured questionnaire was also adopted and adapted to understand the employees’ perspectives. Questionnaires were distributed to over 500 employees, 400 of which were returned and considered valid. Descriptive Statistical analysis was conducted using SPSS. The research framework has the potential to contribute to the body of knowledge, and therefore improve the decision-making process to attain better quality of job life.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».