The effects of knowledge-oriented leadership style, digital transformation, and human resource development on sustainable competitive advantage in East Java MSMEs
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the implications of KOLS, Digital Transformation, and Human Resource Development for Sustainable Competitive Advantage through Innovative Behavior and Organizational Innovation in East Java Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs). 382 MSMEs in East Java were surveyed, and their data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). The results showed that KOLS, Digital Transformation, and Human Resource Development significantly positively affected Innovative Behavior, Organizational Innovation, and Sustainable Competitive Advantage. Moreover, Innovative Behavior and Organizational Innovation are important mediating roles in this relationship. The results highlight the importance of cultivating a culture of sharing knowledge, embracing digital transformation, and investing in employee development to increase the competitive advantage of MSMEs. This study provides practical implications for MSME management, emphasizing the need to develop strategies that promote knowledge-oriented leadership, adopt digital technologies, and enhance employee skills and competencies. Thus, MSMEs can foster a culture of innovation, which leads to a sustainable competitive advantage in the long term. This research contributes to understanding the factors driving Sustainable Competitive Advantage in East Java MSMEs. It offers valuable insights for practitioners and policymakers in driving the growth and competitiveness of the MSME sector.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».