Determinants of sustainable performance: The mediating role of strategic agility and the moderating role of leadership
Notice bibliographique
Résumé
In facing increasingly stiff competition in higher education services, it is imperative to institute precise management of higher education organizations to maintain their ideal aspects. Beyond merely implementing marketing concepts, every individual within the organization must be capable of envisioning the institution's vision and mission, bolstered by formulating appropriate tactical strategies to foster competitive advantage for the University. This research aims to ascertain the influence of the relationship between competitive advantage, digital transformation, and resource advantages on Sustainable Performance College through strategy agility as a mediating variable and leadership as a moderating variable. The research methodology employs path analysis using Partial Least Square (Smart-PLS) software version 3.0 with a population of 66 private universities in the LLDikti III region, namely private universities. A sample of 198 respondents is selected using the saturated sample method. The research findings demonstrate that Competitive Advantage positively and significantly affects Strategic Agility, Digital Transformation positively and substantially impacts Strategic Agility, Resource Advantage positively influences Strategic Agility, Competitive Advantage positively influences Sustainable Performance College, Digital Transformation positively and significantly affects Sustainable Performance College, Resource Advantage positively impacts Sustainable Performance College, and Strategic Agility positively and significantly influences Sustainable Performance College.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».