An analysis of sustainable change management for quality 4.0: Evidence from hybrid project management adoption in the Malaysian FinTech context
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the authors aim to analyse organisational intention and focus on hybrid project management (HPM) methodology adoption in FinTech system software development. It is important to ascertain the internal and external factors that affect organisational decision-makers’ intentions towards HPM adoption. This study aims to apply a theoretical approach integrating Technology-Organisation-Environment (TOE), which examines the factors that impact FinTech organisations’ decisions to adopt HPM into their software development projects, together with the Theory of Planned Behaviour (TPB) which examines the behavioural intention. It addresses those factors that form organisational decision-makers’ readiness for HPM implementation and enable their intention to use it. When combining the independent, dependent, and moderating variables, the results show that the effect of relative advantage, top management support, and industry pressure have a positive influence on individual’s attitude towards HPM adoption in FinTech Malaysia and sustainability in Quality 4.0. The authors also considered the influence of attitudes and perceived behavioural control variables having a positive influence on sustainable intention of HPM adoption in the FinTech industry. Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) was used to verify the proposed hypotheses, with the exception of the direct influence of top management support or attitude on intention to adopt.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».