Strategic Management Model for Legal Entity State Universities Toward a World Class University (WCU) Through a Strategic Intelligence Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the present era of global industrialization, universities are facing an increasing challenge to nurture human resources that are capable of thriving and excelling in global competition. Universitas Sumatera Utara (USU) serves as one of the largest universities in Indonesia and is counted among the 16 Legal Entity State Universities (LESU). As part of the strategic plan outlined by the relevant ministry, there is a priority program that encourages Indonesian universities to achieve the World Class University (WCU) predicate. This scenario necessitates an enhancement of academic reputation Internationally. Method: An explanatory with a quantitative approach was used, and the data were analyzed using Structural Equation Models (SEM). Results: Consequently, the result showed that strategic intelligence significantly and positively played a role in accelerating the influence of strategic management on the performance of the university in achieving WCU predicate. Typically, strategic management consists of strategy formulation, implementation, evaluation, and control. Conclusion: Strategic intelligence, including the upstream system, input quality, leadership system quality, and sound policy guidance, could be recommended as an appropriate approach to strengthen the capacity and expedite the achievement of USU's targets for the WCU predicate.
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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 | 0,000 |
| 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 ».