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Enregistrement W7117573700 · doi:10.5539/jsd.v19n1p78

The Influence of Organizational Learning on the Relationship between Dynamic Capability and Sustainability of Non-Governmental Organizations in Nairobi County

2025· article· W7117573700 sur OpenAlexvenueno aff
Alphonce Ochieng Okoth, Zachary Bolo Awino, Moses Machuki Otieno, Mary Kinoti

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityDynamic capabilitiesSample (material)Vulnerability (computing)Organizational learningPopulationMacroResilience (materials science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasingly dynamic macro environment poses significant challenges to the sustainability of programs implemented by Non-Governmental Organizations (NGOs). This study investigates the moderating role of organizational learning (OL) on the relationship between dynamic capability (DC) and organizational sustainability (OS) among NGOs in Nairobi County, Kenya. Grounded in the Resource-Based View and Dynamic Capability Theory, the research addresses the vulnerability of NGOs to shifting funding patterns and socio-economic uncertainty. Using a descriptive survey design, data was collected from a sample of 85 NGOs drawn from a population of 547 through simple random sampling. Structured questionnaires targeted senior management to capture insights on strategic practices. Findings reveal a strong moderating effect of OL on the DC–OS relationship, indicating that NGOs fostering a learning culture and dynamic capabilities—such as needs assessment and resource reconfiguration—are better positioned to achieve sustainable outcomes. These results underscore the importance of integrating learning-driven strategies with capability development to enhance resilience and long-term viability.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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