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Enregistrement W4390974339 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.11.017

The impact of strategic thinking on organizational excellence: An empirical examination in Jordan’s ICT sector

2024· article· en· W4390974339 sur OpenAlexvenueno aff
Lina Al-Abbadi, Mohammad A.K. Alsmairat, Rawan Alshawabkeh, Amani Abu Rumman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceInformation and Communications TechnologyStructural equation modelingKnowledge managementOrganizational performanceBusinessOperational excellenceStrategic thinkingInformation technologyEmpirical researchOrganizational cultureManagementStrategic planningMarketingPolitical scienceEconomicsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study empirically examines the impact of strategic thinking on organizational excellence in Jordan's Information and Communication Technology (ICT) sector. Adopting a quantitative methodology, this study surveys a sample of 270 individuals drawn from various ICT companies across Jordan. Utilizing Structural Equation Modeling (SEM) with Partial Least Squares (PLS) for analysis, the study investigates the effects of different dimensions of strategic thinking on organizational excellence. The findings reveal that among the dimensions studied, dynamic and systematic thinking significantly and positively influenced organizational excellence. These results underscore the critical role that adaptive and methodical approaches to strategic thought play in enhancing organizational performance and competitiveness within the fast-paced ICT sector. The study not only contributes to the theoretical understanding of strategic thinking's relevance in organizational success but also offers practical insights for ICT companies aiming to achieve excellence in a dynamic business environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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