Assessing Factors Influencing Information Technologies Project Performance at Tanzania Police Force Head Quarter
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the factors influencing information technologies project performance at Tanzania Police Force Head Quarter. Specifically, the study assessed the associations between Human Resource Capabilities (HRC), Financial Resource Availability (FRA), Legal Framework Adherence (LFA) and Project Performance (PP) at Tanzania Police Force Head Quarter. The study employed a cross-sectional survey research design to collect data from 136 employees at Tanzania Police Force Head Quarter obtained through stratified sampling technique. The study used an online questionnaire and interviews for data collection. In addition, data were analyzed using percentage and multiple linear regression through using SPSS Version 26 and Smart PLS Software Version 4. The study funding shows indirect relationship between HRC, FRA and PP, showing that Legal framework is a significant mediator of HRC, FRA and PP. framework adherence influence project performance at Tanzania Police Force Head Quarter. Therefore, the factors influencing information technologies project performance at Tanzania Police Force Head Quarter were human resource capabilities, financial resource availability and legal framework adherence. The study concluded that, the presence of human resource and financial resource should be regulated with existing legal frameworks for ensuring project performance. Therefore, the study recommended that, the Tanzania Police Force Head Quarter should invest in human resource and financial resource while ensuring existing legal frameworks are implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».