The impact of artificial intelligence capabilities on the sustainability with the mediating role of green innovation in the Jordanian hotels sector
Notice bibliographique
Résumé
The hotel industry in Jordan plays a crucial role in stimulating economic expansion by attracting tourists and creating job prospects. The industry can benefit from the use of Artificial Intelligence (AI) to improve sustainability through the promotion of green innovation, efficient resource utilization, and reduction of environmental harm. Hence, this study designs a model to enhance the environmental, economic, and social sustainability in the Jordanian hotels Sector. The study aimed to examine the impact of the AI Capabilities (tangible, intangible and human) on social, economic, and environmental sustainability with the mediating effect of the green innovation. The population of this study is all employees in 19 eco-friendly hotels in Jordan, they were 18,850 distributed over four Jordanian regions (Amman, Aqaba, Dead Sea and Petra). A total of 377 questionnaires distributed to respondents using stratified sampling. The study used SEM with SMART-PLS 4 to analyze the data collected. The measurement model applied to analyze the reliability and reliability of the model, the path coefficient in the structural equation model used to test the study hypotheses. The results of this study supported most of the study’s hypotheses, as it supported the impact of tangible and human capabilities on the sustainability, while the study did not find any direct impact of the intangible capabilities on the sustainability in the hotel sector in Jordan. The results show significant direct impact of the three AI capabilities; tangible, intangible and human on the green innovation, also the study found significant impact of the green innovation on the sustainability. The study confirms the three mediation hypotheses of the green innovation on the impact of the AI capabilities on the sustainability in the Jordanian hotel sector. The study provides important implications to the managers in the Jordanian hotel sector to enhance their environmental, economic and social sustainability by improving AI capabilities and innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».