Exploring the interplay of entrepreneurial leadership and knowledge sharing strategies in territorial development, national defense, and strengthening resilience
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
This research aims to investigate the factors that affect the performance of national resilience, which are suspected to be related to the elements of territorial entrepreneurship leadership, knowledge sharing, territorial development, and national defense intentions. The sample consisted of 278 inmates in the context of national resilience. Primary data was obtained through the distribution of questionnaires to the sampled respondents. The data was analyzed using the Structural Equation Modeling (SEM) technique with the help of the Analysis of Moment Structure (AMOS) software. The results of the data analysis indicate that the Territorial Entrepreneurial Leadership Strategy implemented thus far does not have a significant impact on the Territorial Development Strategy, State Defense Intentions, and National Resilience Performance. However, on the other hand, the Knowledge Sharing Strategy contributes significantly to enhancing the Territorial Development Strategy and National Resilience Performance. Similarly, it has been observed that the National Defense Intention plays a crucial role in improving National Resilience Performance. It can be concluded that the development of territorial communities needs to consider various strategies and factors, including leadership strategy, knowledge exchange, and national defense awareness, in order to achieve regional development goals and enhance national resilience comprehensively. Collaboration among local leaders, communities, and other stakeholders is key to designing and implementing effective programs in this context.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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