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Enregistrement W4364378684 · doi:10.18280/ijsdp.180319

Systematic Analyze-Weight-Evaluate (AWE) Approach into Decision Making: A Derivation via Externative Organizational Factors

2023· article· en· W4364378684 sur OpenAlexvenueno aff
Elvis Elezaj, Bekë Kuqi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManagement scienceOperations researchComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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