How internal factors determine digital transformation: The moderating role of leader's project management competence
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation refers to technological application with a comprehensive shift in corporate governance's mindset, structure, and strategy. In particular, digital transformation project management is key in ensuring that digital transformation initiatives are implemented on schedule and achieve the set goals. This study investigates the importance of a leader's project management competence and other internal factors in successfully implementing digital transformation projects. Through Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), data collected from questionnaires administered to 436 small and medium-sized enterprises (SMEs) in Thanh Hoa, Vietnam shows that all four internal factors included in the model directly affect the transform digital ability and indirectly affects the level of digital transformation of SMEs, in which the most decisive influence comes from digital transformation strategy, followed by the influence of corporate culture, technology platform and finally workforce competence. More specifically, this study has demonstrated that an enterprise's digital transformation can be considered a project, and the leader's project management competence determines the project's success. The project management capacity of the enterprise leaders not only directly affects the digital transformation results but also plays a positive moderator in the association between digital transformation capability and the digital transformation level of SMEs. The results suggest several recommendations for leaders of SMEs in Thanh Hoa Province to improve project management capacity, thereby promoting the digital transformation process.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».