Firm performance through quality project management aspects: Environmental dynamism and digital innovation approaches
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia's economic growth has been steady at 5% in recent years, supported by the development of the real sector, and market demand for property needs has also increased. According to the Central Bureau of Statistics, in 2022, the property industry sector absorbed 4,373,950 workers or 4.6% of the total workforce in Indonesia. It contributed significantly to the country's economic growth in the national GDP. This research will test whether, if companies can increase the value of their investments, their performance will improve, supported by the solution variables: Property Management, Quality Project Management, Digital Innovation, and the factor of Environmental Dynamism, to strengthen the statement of the impact of Value Investing on firm performance. This study employs SEM-PLS version 3 software to measure the variables used. The sample consists of the largest property companies in Indonesia listed on the IDX over five years (2018-2022) with the criteria of having more than 10 entities. The research results were obtained using a questionnaire (survey). An interesting finding from this research is that environmental dynamism has no moderating effect on value investing on company performance. Good environmental dynamism cannot increase or decrease value investing to improve company performance. The influence of investment value on company performance does not only depend on its intrinsic principles but is also influenced by environmental dynamics.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».