The role of collaborative competitiveness marketing tourism towards sustainable competitive advantage in creative industries in the VUCA era
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the influence of strategic flexibility, innovation culture, agility, ambidexterity, and open innovation on sustainable competitive advantage, with corporate innovation and collaborative marketing tourism competitiveness as mediating variables. Data was collected directly through structured interviews guided by questionnaires. The research population was 534 registered "craft" creative industry companies including pearls, "Sasak" ikat weaving, and pottery in West Nusa Tenggara Province, Indonesia with the analysis unit being managers or assistant managers. The sampling method used stratified proportional random sampling with a sample size of 240 respondents. Data analysis in this study used descriptive statistics and Covariance-based SEM (Amos software). The findings prove that the eleven hypotheses which stated that there was a direct influence of the variables studied were all confirmed. Strategic flexibility and a culture of innovation play a role in increasing company innovation. Strategic flexibility plays a role in increasing the collaborative competitiveness of marketing tourism. Agility, ambidexterity, and open innovation play a role in increasing sustainable competitive advantage. Corporate innovation and collaborative competitiveness marketing tourism play a role in increasing sustainable competitive advantage. These results are very important to fill the research gap regarding the factors supporting innovation and collaborative competitiveness marketing tourism, and sustainable competitive advantage in Indonesia.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».