An Assessment of the Performance of Small and Medium Enterprises in Developing Countries Based on Automated Procurement Systems and the Dynamic Capabilities Theory
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the study was to carry out an assessment of the performance of SMEs in Lusaka, Zambia, based on automated procurement systems and Dynamic Capabilities Theory. The research objectives were aimed at finding out the role of e-tendering, e-ordering and e-logistics on organizational performance. The study was carried out in Lusaka Central District of Lusaka Province. The study adopted a descriptive research design. The study sample comprised 400 respondents and adopted the simple random sampling method. To carry out this study, a structured questionnaire was developed and pre-tested. It contained close-ended questions. Questionnaires were distributed to the respondent and 14 days were given to respondent to complete questionnaires before collection. Questionnaires were used as the main tools for collection of primary data and were delivered to the respondents directly with the guidance of the principal researcher and picked later at the agreed date. Data analysis involved cleaning, sorting, coding and keypunching of raw data collection from the field and processing for purposes of interpretation were analysed via Statistical Package for Social Science version 28 (SPSS) analysis software. Furthermore, quantitative data findings were presented using descriptive statistical tools like graphs, tables and other measures of central tendency. An analysis of the first research variable regarding e-tendering revealed that it has a significant effect on organizational performance with a P-value of 0.000. The second research variable regarding e-ordering was not supported and proved to not have an effect on organization performance and indicated a P-value of 0.48. An analysis of the last research variable regarding e-logistics revealed a huge significance between e-logistics and organizational performance and the analysis indicated that the performance of SMEs relies on e-logistics with a P-value of 0.000. The study recommends that SMEs enhance system integration for transparency, cost reduction, resource management and flow of information, leverage technology, and facilitate training.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».