The role of e-government, human resource competency and good corporate governance on the financial performance of the government companies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research on e-government and good governance is still rarely carried out, even though e-government and good governance are important factors in government companies. This research aims to analyze the relationship between e-government and financial performance, the relationship between employee competency variables on financial performance, and the relationship that good governance variables have on financial performance. The method of this research is quantitative through surveys, research data was obtained by distributing online questionnaires to 590 managers of government companies who were selected using a simple random sampling method, and an online questionnaire was designed using statements item with a Likert scale from 1 to 7. Data analysis used Structural Equation Modelling (SEM) with the SmartPLS 3.0 software tool to analyze research data. The stages of data analysis are validity testing, reliability testing, and significance testing of hypothesis testing. The results of this research show that e-government had a positive and significant effect on financial performance, and employee competence had a positive and significant effect on financial performance. Moreover, good governance had a positive and significant effect on financial performance. The novelty of this research is the creation of a new model of the relationship between e-government and financial performance, employee competence and financial performance, and good governance and financial performance which has not existed in previous studies. The practical implication of this research is that to improve the financial performance of government companies, we must implement e-government by increasing employee competency and implementing good governance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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