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Enregistrement W4410059434 · doi:10.63471/drsdr24003

Digital Transformation in Business: Strategies and Implications for Organizational Change

2024· article· en· W4410059434 sur OpenAlexaff
Md Ahsan Ullah Imran

Notice bibliographique

RevueDemographic Research and Social Development Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigitalization and Economic Development in Agriculture
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformation (genetics)Digital transformationBusiness transformationBusinessOrganizational changeProcess managementBusiness modelKnowledge managementComputer scienceElectronic businessMarketingPolitical sciencePublic relationsBusiness relationship managementWorld Wide WebChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced algorithms, robotics, and analytics, among other digital technologies, are revolutionizing the dynamics of the workforce in organizations. Hence, the writers of this study have examined the consequences of emerging technology on Organizational Behavior. A significant proportion of the existing research on this topic has primarily examined the technology aspects, while neglecting the comprehensive perspective and its impact on organizational behavior. The uniqueness of this study resides in its ability to offer a comprehensive overview of the key digital technologies and assess their impact on employees and leadership. In order to achieve this objective, and considering the current relevance of the subject, the authors chose to examine the effects of digital technologies on organizational behavior. They accomplished this by conducting a thorough analysis of existing literature and organizing it according to the specific technologies and their implications. The article is divided into three sections. Firstly, the definitions of Organizational Behavior and digitalization were examined to establish a theoretical framework. This was followed by an analysis of the impacts and effects of digitalization on leadership and employees. Finally, the findings were summarized in a structured scheme.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0180,010
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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