Virtual reality technology and operational performance: The mediating role of contextual awareness in Brimob Polda Ace
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the impact of the utilization of virtual reality technology on operational performance, with a focus on understanding the mediating role of contextual awareness. The research was conducted in Indonesia, specifically at the Mobile Brigade Corps (Brimob) of the Aceh Regional Police (Polda Aceh). A quantitative approach was used in this study, employing a questionnaire consisting of questions designed based on variable indicators that had been validated and tested for reliability in previous research. Data were collected from a sample of 292 personnel from Brimob Polda Aceh. Structural Equation Modeling (SEM) with Partial Least Squares (PLS) approach was used for data analysis, allowing for the testing of hypothesized relationships between variables. The results of the study show that the utilization of virtual reality technology has a significant positive impact on operational performance, and that contextual awareness acts as a mediating variable influencing the relationship between virtual reality technology utilization and operational performance. Based on these findings, it is concluded that the utilization of virtual reality technology can enhance operational performance through the mediation of contextual awareness among personnel. These findings provide valuable insights for the application of virtual reality technology in improving operational performance in law enforcement agencies and suggest the importance of integrating new technologies to enhance the effectiveness of operational tasks.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».