Supply chain performance of Indonesian SMES: The role of digital leadership, supply chain innovation and E-HRM
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to analyze the relationship between digital leadership variables and supply chain performance, supply chain innovation and supply chain performance and the relationship between electronic human resource management (E-HRM) and supply chain performance. The research method used in this study is a quantitative survey method research design. The technique used in selecting samples in this study is simple random sampling. Data collection in this study was done online by distributing questionnaires through the Google Form platform and obtaining direct responses from respondents. The number of respondents studied was 786 small and medium enterprises (SMEs) owners in Indonesia. The study uses path analysis techniques for data and hypothesis testing. Statistical testing on the path analysis model can be done using the partial least square method. The study uses a Likert scale, which is categorized into five categories: (1) strongly disagree, (2) disagree, (3) neutral, (4) agree, and (5) strongly agree. Data analysis in this study used Smart Partial Least Square (SPLS) software version 3.00. Model evaluation in testing with SPLS consists of two stages, namely, evaluation of the outer model and inner model. The evaluation of the outer model consists of factor loading tests, Average Variance Extracted, cross-loading, Cronbach's alpha, and composite reliability, while the evaluation of the inner model consists of the coefficient of determination (R2), cross-validated redundancy (Q2), Goodness of Fit (GoF), and hypothesis testing. The results of this research analysis are that digital leadership has a positive and significant relationship with supply chain performance, supply chain innovation has a positive and significant relationship with supply chain performance and e-HRM has a positive and significant relationship with supply chain performance. Digital Leadership involves leaders who can drive digital transformation and implement innovative strategies to leverage digital technologies. This involves the ability to understand and leverage technologies such as artificial intelligence, etc. In addition, digital leadership also involves sensitivity to change and the ability to drive innovation, collaboration, and technology adoption across SMEs.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».