Technological Progress and Workforce Development: The New Work Organizational Processes as Challenges and Opportunities for Micro-Enterprises
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background/Purpose: Our research focuses on stakeholders’ attitudes in the Slovak SME sector, which we assessed through a questionnaire. The ability to evolve and adapt continuously is critical for micro-enterprises in competitive markets. (2) Study Design/Methodology/Approach: The primary objective of our research is to gain a comprehensive understanding of the new work organization processes in SMEs operating in a rapidly changing economic environment. Our research employed a single-sample cross-sectional sampling method, wherein respondents completed a questionnaire within a defined time frame. The primary data collection was carried out using a questionnaire containing closed questions. The research assesses the opinions of the respondents regarding the problem under study over a given period of time. The survey was conducted online. (3) Findings: 31% of the companies surveyed considered that introducing new work organization processes would make the company more adaptable to the changing economic environment. Only one-third considered involving employees in the processes the most important means to achieve this. Higher employee satisfaction is reported as a positive by 24% of companies. However, only a quarter of them believe the best way to achieve this is to involve employees in processes. For micro-enterprises, limited resources and smaller staff prioritize effective communication, and gaps can cause significant difficulties. Regarding the sample examined, among the hypotheses based on the literature background, we were only able to accept hypothesis H3 with modifications, which states that the biggest challenge for micro-companies in the industrial sector in a competitive market is understanding new technologies when improving employee skills. (4) Originality/Value: The research shows that micro-enterprises are particularly sensitive to the challenges associated with new technologies, which can be important information for designing training programs and developing support strategies for enterprises.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».