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Enregistrement W4417071198 · doi:10.5539/ijef.v14n3p125

The Effect of Intellectual Capital on Innovation and Performance of Companies Listed on B3 S/A

2022· article· W4417071198 sur OpenAlexvenueno aff
Flávia Lorenne Sampaio Barbosa, Fabiana Pinto de Almeida Bizarria, João Carlos Hipólito Bernardes do Nascimento, Rogeane Morais Ribeiro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual capitalEarnings before interest, taxes, depreciation, and amortizationExplanatory powerPath analysis (statistics)Relation (database)RevenueRelational capitalQuality (philosophy)Structural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research aims to investigate the effect of intellectual capital on innovation and performance of companies listed on B3 S/A. To this end, statistical results were analyzed for three hypotheses: IC positively influences performance (H1); IC positively influences innovation (H2); and innovation positively influences performance (H3). Based on the PLS-SEM method and the Robust Path Analysis technique, with the aid of the WARPPLS software (version 3.0), the data of 142 companies listed on B3 S/A, in the period from 2010 to 2020, in relation to the variables: degree of intagibility (intellectual capital); intangible (innovation); Tobon’s Q, Ebitda Margin, ROE and revenue growth (performance); sector, size, age and year (control variables) were tested. The adjustment results confirm the quality and explanatory power of the model, confirming the three formulated hypotheses. Thus, the analyses demonstrate the contribution of IC to innovation, as well as to the organizational performance of companies.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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