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Enregistrement W4414544441 · doi:10.18280/ijsdp.200815

Towards an Advanced Economy Through Batik SMEs: The Strategic Role of Green Innovation and Knowledge Management in Local Competitiveness

2025· article· en· W4414544441 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Komari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge economyGreen innovationInnovation managementGreen economyStrategic managementStrategic planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the potential of the East Java Bakorwil II batik industry, a creative cultural sector hindered by weak branding, low design innovation, and minimal adoption of environmentally friendly practices.The research aims to design a model highlighting the role of green innovation as a mediating factor in strengthening the competitive advantage of local batik products.Using quantitative Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 154 batik industry players participated in the study, with ethical clearance obtained.The results indicate that green innovation significantly mediates the relationship between knowledge management and competitive advantage (O = 0.282; T = 4.482; p = 0.000), and brand image and competitive advantage (O = 0.239; T = 4.648; p = 0.000).The study also finds significant direct effects of knowledge management on green innovation (O = 0.507; T = 8.338; p = 0.000), brand image on green innovation (O = 0.431; T = 7.078; p = 0.000), and green innovation on competitive advantage (O = 0.555; T = 5.723; p = 0.000).However, the direct effect of brand image on competitive advantage was not significant (p = 0.088).This study contributes to the understanding of how integrating green innovation and knowledge management can enhance the competitiveness of batik MSMEs, offering practical implications for strengthening their market position through sustainable strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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