Systematic Analyze-Weight-Evaluate (AWE) Approach into Decision Making: A Derivation via Externative Organizational Factors
Notice bibliographique
Résumé
Research reveals the externative organizational factors, their impact on the weight of managers in the decision-making process for a development and creation of sustainable leaderism.Emphasizing that the factors of the managerial environment constantly have an effect and produce changes, bringing challenges for managers to make decisions.Research will analyze their impact and the attention that managers pay to this unstructured and non-routine dimension of decisions.This research is based on the derivation of analyzes through the Correlational Field Study (CFS), the use of some models for measuring impact and sustainability such as General Linear Model (GLM) the analysis of consistency index (CI) measurements for decision making (DM) through the Analytical Hierarchy Process (AHP).Research highlights the SEM-PLS approach by closely identifying the inter-connection and the weight of the interlinkage between externative factors and decision-making.Study was conducted in 100 study organizations in Kosovo.Firstly, brings the correlation analysis between the factors by looking more closely at their correlation and decision making, secondly the impact on the weight that these factors lading during managerial analyses, thirdly through the AHP method we highlight the clear analysis of the consistency index (CI) and random consistency (CR) proving that decision making is influenced day-to-day by extern factors such as: uncertainty, risk, turbulence dynamics etc. Inevitably be considered for future research the new era of business peripherically changes such: competitiveness, ambiguity and ambidextrous.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».