Big data and IoT adoption in shaping organizational citizenship behavior: The role of innovation organizational predictor in the chemical manufacturing industry
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This research aims to investigate the relationships between Big Data and Internet of Things (IoT) adoption and employee behavior in the chemical manufacturing industry, specifically focusing on the mediating role of organizational innovation. The research methodology employs a quantitative approach that involves employee surveys, statistical analysis, and mediation testing. The primary findings reveal that Big Data adoption significantly enhances Organizational Innovation, contributing positively to Organizational Citizenship Behavior (OCB) among employees. Conversely, IoT adoption has a significant positive impact on Organizational Innovation but does not directly influence OCB. The relationship between IoT adoption and OCB is mediated by Organizational Innovation, highlighting the pivotal role of innovation as an intermediary in influencing employee behavior. The practical implications of this research suggest that organizations in the chemical manufacturing industry should strategically integrate Big Data and IoT technologies to foster innovation and elevate OCB. Leadership support and employee training are crucial. Study limitations include industry specificity, self-reported data, and static analysis. Future research should diversify samples and use longitudinal methods. Recommendations: embrace tech with innovation focus, train leaders, and deepen understanding of tech, innovation, and behavior.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 découle