Analysis the mediating role of knowledge sharing and innovation value chain on the company's sustainable competitive advantage
Notice bibliographique
Résumé
In an era where knowledge has become one of the most valuable assets, the ability to effectively gather, store, manage, and utilize knowledge is critical. Given the ever-changing market needs, the sustainable competitive advantage of a company is crucial. The aim of this research is to analyze the role of knowledge management capabilities in sustainable competitive advantage and to assess the effectiveness of the impact provided by knowledge sharing and the innovation value chain in enhancing a company's competitive advantage. The research method employed is quantitative research using a questionnaire with a 1 – 7-point Likert Scale for data collection. This study was conducted on employees, staff, and managers of a state-owned bank in Indonesia, with a sample size of 206 respondents. Data analysis will be performed using Structural Equation Modeling (SEM) technique with SmartPLS 4 software. The results of hypothesis testing indicate that the influence of knowledge management capabilities on knowledge sharing, and the innovation value chain is statistically significant. Furthermore, there is a statistically significant influence between knowledge sharing and sustainable competitive advantage, and knowledge sharing mediates the relationship between knowledge management capabilities and sustainable competitive advantage. The influence of the innovation value chain on sustainable competitive advantage is also significant, however, there is no significant evidence found that the innovation value chain mediates the relationship between knowledge management capabilities and sustainable competitive advantage.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».