Enhancing organizational performance through fintech innovation: a multi-dimensional analysis of healthcare projects in Africa
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 communication explores the factors driving the continuous adoption of digital technologies and fintech innovations in healthcare services in Africa, with a particular emphasis on task-technology fit. By analyzing task-technology alignment within healthcare projects, the study seeks to provide insights into how fintech can enhance organizational performance, supported by effective training programs and government involvement. To assess the scope of fintech in healthcare services, particularly in World Bank-financed projects in Africa, the paper employs a multi-dimensional approach that examines key indicators across four critical dimensions: technology, economy, and environment. Using Principal Component Analysis, the research evaluates fintech development at two key stages of digital transformation investment and development phases allowing for a nuanced examination of the interactions and synergies that shape fintech evolution. Data analysis is conducted using R software to ensure robust and accurate insights. The findings reveal that fintech enhances organizational performance through cost savings, improved transparency, innovative business model creation, and optimized service supply chains. Moreover, fintech facilitates operational adaptation, boosts connectivity, and increases agility in a competitive and complex environment, enabling organizations to operate more efficiently and maintain a competitive edge. This study contributes to the existing literature by providing a comprehensive assessment of fintech's impact on healthcare services within the context of World Bank-financed projects in Africa, highlighting the significance of task-technology fit in enhancing organizational performance and offering valuable insights for practitioners and policymakers looking to leverage fintech for improved healthcare outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle