فیلترهای جستجو:
فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۲۱ تا ۴۰ مورد از کل ۲٬۸۹۲ مورد.
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
78 - 97
حوزههای تخصصی:
دانشگاه ها تحت تأثیر آثار تغییرات فناورانه هستند و چنین تغییراتی بر کارکردهای کلیدی دانشگاه همچون توسعه و مدیریت دانش و فناوری و تربیت نیروی انسانی مؤثر می باشد. به همین جهت لازم است کلان روندهای مؤثر بر دانشگاه های آینده از منظر تحولات فناورانه شناسایی و اثر آن بر اقتصاد آموزش عالی تحلیل شود. تحولات فناورانه بر دانشگاه ها، بر آینده آموزش عالی در ایران نیز در ابعاد مختلف اثرگذار است. در این مقاله با توجه به محدوده پژوهش، ضمن شناسایی کلان روندهای فناورانه موثر بر آینده دانشگاه ها در ایران، آثار این کلان روندها بر تامین مالی دانشگاه های دولتی مورد بررسی قرار گرفت. برای اجرای این پژوهش از روش شناسی مطالعه موردی تک موردی استفاده شد. پژوهش مذکور در سطح سیاستگذاری کلان می باشد و مورد مطالعه دانشگاه های دولتی است. در این پژوهش بر اساس روش شناسی مطالعه موردی از طریق مطالعه ادبیات، کلان روندهای مؤثر بر آینده دانشگاه ها از منظر تحولات فناورانه شناسایی شد. سپس بر اساس مطالعات پیشین، سلسله شواهد، رویدادها و آمارها و همچنین مصاحبه های اکتشافی با کانون متخصصان، چارچوب نظری اولیه پژوهش مشتمل بر 15 کلان روند ارائه شدند. در ادامه چارچوب نظری اولیه با استفاده از ابزارهایی همچون مطالعه مستندات و مطالعات پیشین، آمارها و رویدادها و مصاحبه با 13 خبره تدقیق شد. انتخاب خبرگان بر اساس شناسایی مستقیم و روش گلوله برفی و تا رسیدن به اشباع نظری ادامه داشت. مصاحبه با خبرگان کدگذاری شد و در مقاله برخی از نقطه نظرات خبرگان مرتبط با هر کلان روند ارائه شده است. بر این اساس در چارچوب نهایی تعداد کلان روندها از 15 کلان روند به 8 کلان روند کاهش یافت و 19 پیشنهاد سیاستی ارائه شد. 8 کلان روند ارائه شده در چارچوب نهایی شامل مربیگری، خودآموزی، آموزش های بین رشته ای و مبتنی بر مهارت آموزی، یادگیری تلفیقی، آزمایشگاه های آنلاین و شبیه سازی شده، آزمون های آنلاین، ورود به بخش های جدید در آموزش و رقابت جهانی در جذب دانشجو می باشد.
توصیف شبکه یادگیری سازمانی و تبیین عوامل موثر بر شکل گیری آن با استفاده از روش تحلیل شبکه (مورد مطالعه: شرکت برق منطقه ای خراسان)(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
11 - 32
حوزههای تخصصی:
در سازمان های معاصر که بقا و رشد آن ها به چابکی و توانایی انطباق با تغییرات محیطی بستگی دارد، تسهیل فرآیند یادگیری و پیوند آن با فعالیت های روزمره کارکنان به چالشی اساسی برای رهبران تبدیل شده است. عدم اثربخشی فرآیندهای آموزش رسمی و ضرورت توجه به تعاملات اجتماعی کارکنان برای تسهیل یادگیری، نیاز به رویکردهای نوآورانه در زمینه یادگیری سازمانی را تقویت می کند. این پژوهش درصدد تبیین ساختار شبکه یادگیری سازمانی و شناسایی عوامل مؤثر بر شکل گیری آن در شرکت برق منطقه ای خراسان است. برای دستیابی به این هدف با اتخاذ رویکردی کمی و به کارگیری شاخص های روشمند تحلیل شبکه اجتماعی در جایگاه روش پژوهش ساختار کلی شبکه یادگیری بر مبنای شاخص های توصیفی تحلیل شبکه اجتماعی احصا و موقعیت کنشگران در آن تبیین شد. جامعه آماری در این پژوهش متشکل از 327 از کارشناسان و مدیران شرکت برق منطقه ای خراسان می باشد. گردآوری داده های رابطه ای دراین جامعه با استفاده ازپرسش نامه تحلیل شبکه اجتماعی انجام شد. در این پژوهش از نرم افزار VOSviewer برای تحلیل داده های رابطه ای و طیف گسترده ای از شاخص های آماری تحلیل شبکه اجتماعی استفاده شد. بر اساس نتایج حاصل از یافته های این پژوهش، شبکه یادگیری سازمانی شرکت برق منطقه ای خراسان پراکنده و از انسجام کافی برخوردار نمی باشد. درصد زیادی از کنشگران در موقعیت-های پیرامونی این شبکه قرار دارند و در جایگاه مصرف کنندگان دانش موجود ایفای نقش می کنند. همچنین نتایج حاکی از تحلیل عوامل موثر نشان داد که همسانی معاونت، جنسیت، تحصیلات و سابقه کاری کنشگران از متغیرهای مهم در شکل گیری شبکه یادگیری سازمانی به شمار می آیند، این در حالی است که اثر آموزش های سازمانی که با شیوه های مرسوم و سنتی در سازمان ها برنامه ریزی و اجرا می شود، در شکل گیری شبکه یادگیری سازمانی معنی دار نمی باشد. بر اساس نتایج حاصل از این پژوهش پیشنهاد می شود که رهبران سازمان با تقویت ارتباطات میان حوزه ای، توسعه فرهنگ اشتراک دانش، ایجاد و توسعه اجتماعات کاری حرفه ای در قالب کمیته و کارگروه های تخصصی، زمینه سازی برای برقراری پیوند میان هادیان جریان یادگیری با سایر کنشگران، گامی اساسی در تقویت پیوند های مبتنی بر اشتراک دانش و تسهیل فرآیند یادگیری در سازمان بردارند.
Corporate Digital Transformation: A Comprehensive Definition and Conceptual Framework for Enhancing Business Performance(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
This study aims to analyze 45 definitions of digital transformation (DT) to identify key drivers and propose a conceptual framework to outline their impact on business performance. Through content analysis, 24 key drivers were identified, focusing on the frequency of occurrence across the definitions. The analysis highlights drivers such as IT technologies & innovation, business model, business performance, customer experience, and operational processes. The results show a significant emphasis placed on various drivers of DT, reflecting its multidimensional nature. Key drivers include technological innovation, organizational adaptation, customer-centric strategies, and change management practices. By conceptualizing the relationships between key drivers and performance outcomes, the proposed conceptual framework provides theoretical insights into the mechanisms underlying digital transformation and its impact on business performance. The proposed framework integrates technological, strategic, organizational, and cultural dimensions. The analysis underscores the complexity and multidimensional nature of DT as a strategic phenomenon and offers drivers on which the organizations should focus to face the challenges of digital disruption. This paper's original theoretical contribution lies in synthesizing various definitions of digital transformation from the past two decades to propose a comprehensive definition of Corporate Digital Transformation.
تجزیه و تحلیل بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان با رویکرد تلفیقی مدل سازی ساختاری تفسیری و مدل سازی معادلات ساختاری(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
98 - 120
حوزههای تخصصی:
هدف: علی رغم اهمیت دانش بازنشستگان در رفع پیچیدگی ها و چالش های مختلف در زنجیره تأمین پالایشگاه از جمله ریسک های ناشی از نوسانات قیمت نفت و بازار، عدم همکاری و هماهنگی میان اعضای زنجیره تأمین، چالش های نفتی همچون نشت و آتش سوزی و ...، در سالیان اخیر حجم قابل توجهی از دانش با بازنشسته شدن کارکنان خارج شده است. هدف از انجام پژوهش حاضر تجزیه و تحلیل بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان است. روش پژوهش: پژوهش حاضر از لحاظ هدف، کاربردی و از نظر ماهیت و روش، توصیفی- علی و از نظر شیوه گردآوری داده ها، مطالعه غیرآزمایشی از نوع پیمایشی مقطعی است. در ابتدا 12 عامل مؤثر بر بازگشت دانش بازنشستگان بر اساس مرور پیشینه پژوهش شناسایی و به تأیید خبرگان دانشگاهی و صنعتی (پالایشگاه اصفهان) رسید. به منظور ارائه مدل مفهومی پژوهش از رویکرد مدل سازی ساختاری تفسیری استفاده شده است. در این بخش ابتدا پرسشنامه مقایسات زوجی میان عوامل اثرگذار بر بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان طراحی شد. سپس با استفاده از روش نمونه گیری قضاوتی و نظرخواهی از 15 نفر از خبرگان دانشگاهی و صنعتی، نحوه ارتباط میان عوامل مؤثر بر بازگشت دانش بازنشستگان شناسایی و مدل مفهومی ارائه شد. به منظور تأیید یا رد مدل مفهومی از رویکرد مدل سازی معادلات ساختاری و نرم افزار Smart PLS3 استفاده شده است. با استفاده از روش نمونه گیری در دسترس تعداد 300 پرسشنامه میان کارکنان و مدیران پالایشگاه اصفهان توزیع که از این میان تعداد 243 پرسشنامه بازگشت داده شد. روایی پرسشنامه پژوهش با استفاده از روایی همگرا (ضرایب بار عاملی و معیار AVE) و روایی واگرا (جدول فورنل- لارکر) تأیید شده است. همچنین پایایی پرسشنامه پژوهش با استفاده از معیارهای آلفای کرونباخ و پایایی ترکیبی مورد تأیید قرار گرفته است. یافته ها: نتایج این پژوهش نشان داد که حمایت دولت با ضریب مسیر 495/0 و دانش و تجربه بازنشستگان با ضریب مسیر 416/0 بر حمایت مدیریت ارشد و حمایت مدیریت ارشد با ضریب مسیر 789/0 بر مشوق های مالی و با ضریب مسیر 854/0 بر مشوق های غیرمالی تأثیرگذار است. علاوه بر این نتایج پژوهش نشان داد که مشوق های مالی با ضریب مسیر 383/0 و مشوق های غیرمالی با ضریب مسیر 522/0 بر فرهنگ حفظ و ارتقاء دانش سازمانی، فرهنگ حفظ و ارتقاء دانش سازمانی با ضریب مسیر 817/0 بر استفاده از فناوری های پیشرفته، استفاده از فناوری های پیشرفته بر مطلوبیت محیط کار با ضریب مسیر 787/0، مطلوبیت محیط کار با ضریب مسیر 805/0 بر مشارکت و همکاری کارکنان و مشارکت و همکاری کارکنان با ضریب مسیر 774/0 بر انسجام و ثبات سازمانی تأثیرگذار است. از دیگر نتایج این پژوهش می توان به تأثیر انسجام و ثبات سازمانی با ضریب مسیر 797/0 بر تسهیل ارتباطات و تأثیر تسهیل ارتباطات بر کیفیت محصولات و خدمات با ضریب مسیر 804/0 اشاره کرد. نتیجه گیری: نتایج پژوهش نشان داد که بازگشت دانش بازنشستگان نقش تعیین کننده ای در رفع چالش ها در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان دارد. همچنین بر اساس مدل مفهومی ارائه شده از رویکرد مدل سازی ساختاری تفسیری، حمایت دولت و دانش و تجربه بازنشستگان به عنوان عوامل کلیدی در بازگشت دانش بازنشستگان در زنجیره تأمین پالایشگاه اصفهان شناسایی شده اند.
Utilizing Deep Learning for Aspect-Based Sentiment Analysis in Restaurant Reviews(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Consumers rely on social media opinions to make product choices and purchases. With the popularity of web-based platforms like Tripadvisor, consumers express their opinions and feelings about food quality, service, and other aspects affecting restaurants through comments. Hence, analyzing these comments can be valuable for others to choose a restaurant or to improve and develop their products and brands. Sentiment analysis utilizes text mining methods to extract, identify, and study emotions and subjective perceptions. Since consumers can use comments to choose a restaurant, this study seeks to provide sentiment analysis of their reviews on the Tripadvisor website about Iranian restaurants. This study is applied in nature, aiming to analyze and manually label 4000 comments from the Tripadvisor website regarding restaurants in ten tourist cities across Iran. It uses a standard extended long short-term memory algorithm for sentiment analysis, a deep learning neural network, and Python text mining packages for modeling. The results indicate that the F-Measure for all aspects exceeds 80%, indicating sufficient efficiency and accuracy of the aspect-based sentiment analysis model for restaurant reviews. The most significant features for customers of Iranian restaurants are the food and the atmosphere. This study represents one of the initial efforts to analyze comments posted on the Tripadvisor website concerning Iranian restaurants. Business owners in the tourism industry, especially restaurant owners, can use the proposed model to automatically and quickly analyze customer feedback, improve performance, and gain a competitive edge. The proposed model can also assist users of online platforms in analyzing the opinions of others, enabling them to make informed decisions more efficiently.
طراحی چارچوب مفهومی انتقال فناوری های پیشرفته در انقلاب صنعتی پنجم: رویکرد تحلیل مضمون(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت دانش سازمانی سال ۷ بهار ۱۴۰۴ شماره ۲۸
121 - 145
حوزههای تخصصی:
هدف: ظهور پارادایم صنعت 5.0 با تمرکز بر تعامل هوشمندانه انسان و ماشین، چالش های جدیدی را در فرآیند انتقال فناوری های پیشرفته ایجاد کرده است. هدف این پژوهش تبیین چارچوب مفهومی جامع برای انتقال فناوری های پیشرفته در پارادایم صنعت 5.0 است. روش پژوهش: این پژوهش با رویکرد پراگماتیسم و استراتژی استقرایی-قیاسی انجام شده است. از میان مقالات علمی منتشر شده بین سال های 2017 تا 2024 در پنج پایگاه داده معتبر، 84 مقاله با نمونه گیری هدفمند انتخاب شدند. داده ها با استفاده از رویکرد ترکیبی متن کاوی و تحلیل مضمون تحلیل شدند. در فاز کمی از الگوریتم های LDAو K-means برای خوشه بندی مفاهیم، و در فاز کیفی از روش تحلیل مضمون براون و کلارک استفاده شد. روایی یافته ها با استفاده از روش مثلث سازی و پایایی با محاسبه ضریب توافق کاپا (83/0) تأیید گردید. یافته ها: تحلیل متن کاوی به شناسایی پنج خوشه اصلی منجر شد که شامل فناوری های پیشرفته (54.4%)، انتقال فناوری (8.5%)، صنعت 5.0 (19.2%)، چالش ها و فرصت ها (11.4%) و سیاست گذاری و قوانین (6.6%) بودند. تحلیل مضمون منجر به شناسایی 40 مضمون اصلی و 163 مضمون فرعی شد که در قالب هشت مرحله اصلی انتقال فناوری دسته بندی شدند. این مراحل شامل شناسایی و گزینش، اکتساب، انطباق، جذب و تحلیل، کاربرد و بهره برداری، توسعه و بهبود، اشاعه، و یادگیری و نوآوری است. نتیجه گیری: موفقیت در انتقال فناوری های پیشرفته در صنعت 5.0 مستلزم ایجاد یک اکوسیستم پویا و تعاملی است که در آن عوامل فنی، سازمانی، انسانی و محیطی به طور همزمان مدیریت می شوند. اصالت/ارزش: این پژوهش برای نخستین بار با ترکیب رویکردهای متن کاوی و تحلیل مضمون، چارچوبی جامع برای انتقال فناوری در پارادایم صنعت 5.0 ارائه می دهد که فراتر از مدل های خطی موجود رفته و رویکردی اکوسیستمی ارائه می کند. این چارچوب می تواند مبنایی برای پژوهش های آتی در حوزه انتقال فناوری های پیشرفته و راهنمای عمل مدیران و سیاست گذاران باشد.
Service Quality Performance of E-Hailing Services in Sarawak, Malaysia(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
With the advancement of communication technology, e-hailing services are becoming more widespread in Malaysia. Even though e-hailing services offer relative advantages compared to other types of public transport, research on the service quality aspects and customer satisfaction is essential to ensure customers receive worthwhile service with the money they spend on the services. Therefore, the growth of the e-hailing sector in Malaysia has drawn attention from the government, service providers, passengers, and even academics to the issues of service quality and customer satisfaction. Much research on service quality has been conducted in Malaysia; however, limited research has yet to be done on e-hailing services specifically for the state of Sarawak (East Malaysia) compared to peninsular areas. Thus, this research aims to measure the service quality performance of e-hailing in Sarawak and investigate the factors influencing passenger satisfaction. Three hundred ninety-two e-hailing users voluntarily participated in the survey, which was conducted in 2023. The partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) was performed to assess the measurement and structural model. The analysis revealed that vehicle condition, customer service, and reliability have a significant one-percent relationship with passenger satisfaction. To ensure e-hailing vehicles are always in good condition, e-hailing companies and government agencies must make it mandatory for e-hailing cars to be maintained periodically. Next, the driver should improve communication skills and show a good attitude to provide excellent customer service. Besides, prompt response to customer orders is a must to ensure e-hailing services are reliable public transportation.
Consumers’ Impulse Buying Behavior on E-Commerce Shopping Platforms: 7C Framework and Emotions(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The world of digital marketing has been fast advancing in recent times. Marketers have developed various practices to attract consumers to their products and services. Online shopping applications have introduced different methods to encourage consumer impulse buying. However, past literature has overlooked the 7C framework, despite its introduction during the early stages of e-commerce development. Thus, this study aims to examine the dimensions of digital marketing and the mediating role of emotions on impulse buying behavior in e-commerce shopping platforms. This study used the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework as the underpinning theory for developing the proposed framework. The 7Cs framework, serving as the stimulus (S), includes content, context, commerce, customization, connection, communication, and community. Emotions represent the organism (O), while impulse buying behavior is the response (R). A survey was conducted to collect data from 331 shoppers from two major online platforms in Malaysia. Exploratory Factor Analysis was performed and revealed six dimensions of digital marketing. Furthermore, it was found that emotions partially mediate the relationship of (a) context, (b) connection, and (c) commerce on impulse buying behavior. Emotions fully mediate the relationship between (a) communication and (b) customization on impulse buying behavior. This study enhances the understanding of the 7C framework, which is underexplored in the context of e-commerce. The 7C framework can be used to assess not only website design but also the design of e-commerce shopping platforms.
Sustainability Challenges of Lithium-Ion Battery Supply Chain: Evidence from the Indian Electric Vehicle Sector(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
This study critically examines the sustainability challenges within the lithium-ion battery (LIB) supply chain in India's electric vehicle (EV) sector, an area of growing importance due to the rapid expansion of EV adoption. While LIBs are essential for EVs due to their high energy density and reliability, their production and disposal pose significant environmental, social, and economic sustainability challenges. These include resource depletion, environmental degradation, ethical concerns in raw material sourcing, and inefficient recycling processes. This study adopts a qualitative case study approach, focusing on three leading Indian automotive companies, to explore these challenges in depth. Data were collected through semi-structured interviews with key stakeholders involved in various stages of the LIB supply chain, including production, waste management, and recycling. Key findings reveal that the primary environmental challenge is the lack of advanced green technologies for recycling and disposal, leading to high water and energy consumption, as well as hazardous waste emissions. Social challenges include unsafe labor practices, particularly in raw material extraction, and a shortage of skilled labor in battery recycling operations. On the economic front, the reliance on imported raw materials, coupled with high production and recycling costs, undermines the sector’s sustainability and profitability. The research contributes to the literature by providing a comprehensive understanding of the environmental, social, and economic dimensions of sustainability in the LIB supply chain. It also offers practical insights for stakeholders and policymakers aiming to foster a greener and more sustainable EV sector in India.
Employability and Digitalization: A Bibliometric Analysis with Future Research Directions(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Digitalization is rapidly changing employment dynamics, demanding an understanding of how digital technologies impact employability. This study provides a comprehensive analysis of the relationship between digitalization and employability through a hybrid approach combining bibliometric analysis with a systematic theoretical review, based on the 4Ws framework (What, When, Where, and Why). Through the examination of thematic trends spanning the years 2010 to 2023, this study reveals significant domains in which digital transformation is influencing employability. The results underscore three primary thematic categories: the evolution of employment models catalyzed by digital technologies, the shift from Industry 4.0 to Industry 5.0, and theoretical advancements that concentrate on the informal economy alongside comparative analyses. This research contributes to addressing theoretical gaps regarding the lasting impact of digitalization on labor markets, with a particular focus on skill acquisition and job security. It presents targeted approaches for scholars, educators, and industry stakeholders to improve employability amid technological change. These include creating adaptive skill development programs, using AI in workforce management, and encouraging policies that enhance workers’ adaptability to new digital innovations. By presenting clear insights on how digitalization may affect employability, this research aims to enable more informed decisions for designing educational strategies and labor policies.
Predicting Heart Disease Using Automated Machine Learning Based on Genetic Algorithms(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
This study aims to apply automatic machine-learning approaches using genetic algorithms to enhance heart disease prediction. Heart disease has remained the major cause of mortality in the world, necessitating an effective and timely diagnosis. Most current diagnostic and assessment processes are lengthy and expensive, relying heavily on clinical expert knowledge. To help address these issues, machine learning approaches, which derive their utility from examining substantial datasets for the recognition of patterns, have emerged as a potential solution, providing solutions beyond those achievable by human recognition alone. Genetic algorithms are also suited to addressing these issues as they mimic natural evolution to perfect high-caliber machine-learning models, feature selection, and parameter selection in machine-learning applications. This study examines the utilization of genetic algorithms working alongside AutoML frameworks to improve accuracy in heart disease predictions. Reducing to the best combination of attributes and the optimum parameters for each attribute is a time-consuming task, so automating this aspect of the process allows for more accurate and prompt predictions, consequently reducing the manual work. The AutoML approach followed in this research is TPOT, which uses genetic algorithms to ascertain optimally designed machine-learning pipelines. The application of AutoML, together with genetic algorithms, is the most prominent finding that yields a significant improvement in the quality of the predictions for heart disease compared to the traditional assessment approaches, with an accuracy of 93.8%. This approach will enhance diagnostic accuracy and enable early diagnosis, thereby reducing the likelihood of misdiagnoses or ineffective treatments and ultimately lowering associated costs.
The Intersection of Quantum Computing, Artificial Intelligence and Financial Risks: A Bibliometric Analysis of the Modern Financial Sector(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The finance sector is experiencing substantial technological disruption as Quantum Computing and Artificial Intelligence (AI) continue to advance at a rapid pace. This study employs bibliometric analysis, specifically VOS Viewer, to investigate the academic environment at the intersection of financial risk, AI, and quantum computation. From 2014 to 2023, a comprehensive bibliometric analysis was performed on a total of 145 journal articles that were published in Scopus and Web of Sciences (WoS). Articles are categorized based on their homogeneity in the disciplines of Quantum Computing, Financial Risk, and AI, as well as their interdisciplinary compositions. The results, which include authorship trends, keyword dynamics, and linked works, are analyzed and presented. This extensive bibliometric analysis offers critical insights into contemporary research and pinpointing areas necessitating further exploration. As quantum computers and AI algorithms become more sophisticated, this paper investigates the potential weaknesses and issues that financial institutions may encounter. By analyzing the intersection of two transformative technologies, the report offers critical insights into the discourse surrounding the safeguarding of financial systems in the quantum era. The analysis not only enhances the quality of the review but also directs researchers to significant papers and identifies regions of publications, thereby facilitating a more comprehensive understanding of the research environment.
کاربست تکنیک خوشه بندی در واکاوی وضعیت مدیریت دانش در دانشگاه گلستان(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت راهبردی دانش سازمانی سال ۷ تابستان ۱۴۰۳ شماره ۲۵
165 - 187
حوزههای تخصصی:
هدف پژوهش حاضر کاربست تکنیک خوشه بندی به منظور واکاوی وضعیت مدیریت دانش در دانشگاه گلستان بوده است، لذا این پژوهش کاربردی بوده، از حیث هدف توصیفی-پیمایشی است. در این پژوهش محققان نگاهی کل نگر و سیستمی به مقوله مدیریت دانش داشته و پیاده سازی مدیریت دانش را منوط به برخورداری یا نیاز یک گروه خاص ندانسته اند. اعضای نمونه ی آماری، 281 نفر از مدیران، اعضای هیات علمی و یاوران علمی دانشگاه گلستان بودند که از طریق روش نمونه گیری طبقه ای انتخاب شدند و از طریق پرسشنامه مدیریت عمومی نیومن و کنراد که پایایی و روایی آن به ترتیب با استفاده از آلفای کرونباخ و تحلیل عاملی تاییدی تایید شده بود مورد سنجش قرار گرفتند. در گام اول بر حسب ابعاد چهارگانه چرخه مدیریت دانش وضع موجود مدیریت دانش در دانشگاه گلستان در سه سطح مدیران، اعضای هیات علمی و یاوران علمی با استفاده از تحلیل خوشه ای غیر سلسله مراتبی و نرم افزار رپیدماینر مورد تحلیل قرار گرفت و تعداد خوشه های بهینه بر حسب شاخص دیویس-بولدین به دست آمد، در گام دوم اعضای نمونه آماری قرار گرفته در هر خوشه بر اساس ویژگی های جمعیت شناختی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. نتایج نشان داد در هر دو خوشه وضعیت چهار بعد مدیریت دانش در سطح اطمینان 95/0 در پایین تر از عدد 3 قرار داشته و تحلیل ویژگی های جمعیت شناختی خوشه ها با آزمون کای دو در سطح اطمینان 95/0 نشان داد که نتایج به دست آمده با قالب های ذهنی از پیش شکل گرفته تفاوت معناداری دارد. نتایج پژوهش بر پیاده سازی مدیریت دانش در دانشگاه گلستان تاکید دارد.
Networking to learn by learning to network: Social networking among students(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
The positive effect of social networking, particularly social networking sites (SNSs), on improving the process of learning has been acknowledged by many recent types of research. The relationship between features and characteristics of SNSs and the development of students' social networking was of interest to past researchers. As social networking is primarily perceived as intelligent thought and action in both real and virtual environments, there seems to be a need for a qualitative exploration of the influential factors of students' social networking. The study has been conducted using the case study method to look at the identified factors retrieved from previous research. A semi-structured in-depth interview was used to investigate the viewpoints and experiences of socially proactive and successful students at Iranian universities. Findings explain students' social networking due to three factors categorized as central, causal, and contextual. The personal learning system has a critical position among the various factors affecting students' social networking. Therefore, despite the facilitating role of social networking in promoting the learning process, students' social networking would be useless without utilizing a personal learning system. We can see a dynamic and interactive cycle of learning and social networking in the university context. The research has been founded on critical consideration of previously studied factors affecting social networking that were mainly limited to online technologies according to qualitative exploration. As a result of this research, different learning and social networking levels regarding diverse meaning, function, and complexity were identified.
Developing an Innovative Technology Model for Hotel Reception Desks in Iran(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
In an era where customer expectations are rapidly evolving, enhancing the efficiency of hotel reception services in Iran is crucial for the growth of the hospitality sector. Recent research highlights the importance of digital transformation in improving service delivery and operational efficiency in the hospitality industry. These studies indicate that technological advancements can significantly streamline operational processes, improve customer satisfaction, and foster a competitive advantage in the hospitality industry. This research presents a technological innovation model aimed at modernizing reception desk services, addressing the pressing need for improvement in this area. Using an interpretive paradigm and an inductive approach, we conducted a qualitative study that incorporated a systematic review. Subsequently, the structures and components were extracted from the studies through qualitative coding. Our findings, derived from a review of 54 studies, revealed 295 open codes distilled into 15 constructs and four main components. This study highlights the significant impact of technological innovation on reception services, emphasizing the roles of ease of use and perceived usefulness in the technology adoption process. These insights provide essential guidelines for advancing reception desk technologies within the Iranian hotel industry, ultimately contributing to enhanced service quality.
Understanding the Cross Media Electronic Marketing Process(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
International Journal of Digital Content Management, Vol. ۵, No. ۹, Summer & Fall ۲۰۲۴
163 - 183
حوزههای تخصصی:
Purpose: The purpose of the research was to understand the cross media electronic marketing process. In fact, with the emergence of virtual organizations, social network media marketing has become a basic need for the possibility of movement and continued developmentMethod: this research conducted using Grounded theory analysis. Snowball or targeted sampling is utilized to gather the required data. The qualitative part of this study was conducted based on the viewpoints of 24 university professors, marketing activists, experts, elites, managers, and employees of insurance companies. Collected interviews were analyzed in MAXQDA software. To achieve this goal, the collected interviews are evaluated using different coding methods as the main process. The interviews were entered into the MAXQDA software. Coding in data theory methodology is a process of conceptual abstraction by assigning general concepts (codes) to individual occurrences in the data.Findings: Based on the analysis, 104 primary codes, 18 core categories have been identified in 6 categories of the foundation's data. With the emergence of electronic commerce, organizations are changing their business. The proposed model shows that the digital era has changed the expectations of customers from communication with brands. Before social networks, mass media communication channels such as television and radio to brand managers. It allowed them to communicate with consumersConclusion: In the present research, based on the participants' viewpoints, the categories of management factors challenge, financial potential, communication potential, customer characteristics and welfare and comfort, finally, marketing techniques have been identified and it has been related to another broader category called causal conditions. Information technology and targeted marketing were identified as background conditions. Environmental factors and psychological factors of the clients were identified as intervening conditions. Research strategies include business improvement, knowledge and education, and finally innovation and creativity. Outcomes include customer loyalty, sustainability in customer relationships with the product and social media, beneficial word-of-mouth and viral advertising, customer satisfaction, and purchase intent.
An Integrative Model of Influencing Factors for E-Shopping Using Mobile Apps among Young Iranian User(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
International Journal of Digital Content Management, Vol. ۵, No. ۹, Summer & Fall ۲۰۲۴
139 - 162
حوزههای تخصصی:
Purpose: The growth of Smartphone applications has led to the development and transformation of business sector. The present work aimed to assess factors influencing the intention to use shopping applications.Method: A structural model was formulated for analyzing and testing the existing factors among shopping application users. The statistical population of the research comprised of the users of shopping applications in a public university in Iran. This study employed a questionnaire survey, which consisted of two sections. The first section included general demographic details of the target respondents, while the second section comprised 30 items to measure the constructs of our conceptual model. All items of constructs were adopted from previous literature. A total of 288 questionnaires provided usable data.Findings: The results revealed that factors such as Convenience, Perceived Ease of Use, Trust, and Perceived usefulness affect the intention to use shopping applications, while factors such as Perceived Innovativeness, Perceived Risk, Perceived Enjoyment, and Social Influence were found to be non-influential.Conclusion: This research was conducted based on a comprehensive review of the research literature and identification of influential constructs with the approach of creating an integrated model of factors affecting the intention to use shopping applications. Based on the research results, focusing on ease of use and creating the experience of perceived usefulness along with the use of tools that lead to the improvement of trust is critical for practitioners.
تاثیر استراتژیهای مدیریت دانش بر عملکرد زنجیره تامین پایدار با میانجی گری نوآوری سازگار با محیط زیست (مورد مطالعه: کارکنان شرکتهای کوچک و متوسط استان سمنان)(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
مدیریت راهبردی دانش سازمانی سال ۷ زمستان ۱۴۰۳ شماره ۲۷
91 - 115
حوزههای تخصصی:
زمینه/هدف: طی سالیان اخیر دررابطه با مدیریت دانش، زنجیره تأمین پایدار و نوآوری سازگار با محیط زیست مطالعات زیادی انجام شده است، اما در هیچ یک به بررسی روابط چندبعدی بین متغیرها و علی الخصوص موضوع نوآوری سازگار با محیط زیست، به عنوان مکانیسمی که رابطه استراتژی های مدیریت دانش و عملکرد زنجیره تأمین پایدار را میانجی می کند، پرداخته نشده است. هدف از پژوهش حاضر بررسی تأثیر استراتژی های مدیریت دانش بر عملکرد زنجیره تأمین پایدار با نقش میانجی گری نوآوری سازگار با محیط زیست است. روش پژوهش: بدین منظور از روش تحقیق توصیفی - پیمایشی استفاده شد و پرسش نامه محقق ساخته که از منابع موجود در پیشینه تحقیق تهیه شده و میزان روایی آن با استفاده از شاخص های روایی ظاهری، محتوایی، بار عاملی، روایی همگرا (AVE)، فورنل و لاکر، معیار ضریب تعیین، Q^2 و نیکویی برازش و پایایی آن از طریق آلفای کرونباخ و پایایی ترکیبی تایید گردیده بود، با روش نمونه گیری قضاوتی و هدفمند بین ۲۰۰ نفر از کارکنان شرکتهای کوچک و متوسط استان سمنان توزیع شد. یافته های پژوهش: بنا به نتایج حاصل از فرضیات فرعی پژوهش نیز مشخص شد استراتژی های مدیریت دانش بر عملکرد زنجیره تأمین پایدار (با ضریب اثر 0.178) و عملکرد نوآوری سازگار با محیط زیست (با ضریب اثر 0.301) و همچنین نوآوری سازگار با محیط زیست بر عملکرد زنجیره تأمین پایدار (با ضریب اثر 0.590) تأثیر مثبت و معناداری داشته است و بدین ترتیب تمامی فرضیات پژوهش تایید گردید. نتیجه گیری: نتایج حاصل از بررسی داده های پرسش نامه بر مبنای تحلیل های صورت گرفته با نرم افزارهای SPSS وSmart PLS ، مشخص نمود نقش نوآوری سازگار با محیط زیست به عنوان متغیر میانجی، بر روی تأثیر استراتژی های مدیریت دانش بر عملکرد زنجیره تأمین پایدار مثبت و معنادار (با ضریب اثر 0.498) بوده است.
An Intelligent Heart Disease Prediction by Machine Learning Using Optimization Algorithm(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزههای تخصصی:
Heart and circulatory system diseases are often referred to as cardiovascular disease (CVD). The health and efficiency of the heart are crucial to human survival. CVD has become a primary cause of demise in recent years. According to data provided by the World-Health-Organization (WHO), CVD were conscientious for the deaths of 18.6M people in 2017. Biomedical care, healthcare, and disease prediction are just few of the fields making use of cutting-edge skills like machine learning (ML) and deep learning (DL). Utilizing the CVD dataset from the UCI Machine-Repository, this article aims to improve the accuracy of cardiac disease diagnosis. Improved precision and sensitivity in diagnosing heart disease by the use of an optimization algorithm is possible. Optimization is the process of evaluating a number of potential answers to a problem and selecting the best one. Support-Machine-Vector (SVM), K-Nearest-Neighbor (KNN), Naïve-Bayes (NB), Artificial-Neural-Network (ANN), Random-Forest (RF), and Gradient-Descent-Optimization (GDO) are just some of the ML strategies that have been utilized. Predicting Cardiovascular Disease with Intelligence, the best results may be obtained from the set of considered classification techniques, and this is where the GDO approach comes in. It has been evaluated and found to have an accuracy of 99.62 percent. The sensitivity and specificity were likewise measured at 99.65% and 98.54%, respectively. According to the findings, the proposed unique optimized algorithm has the potential to serve as a useful healthcare examination system for the timely prediction of CVD and for the study of such conditions.
Evaluating the Role of the Base Volume in the Liquidity of Digital and Knowledge-Based Companies' Stocks in the Tehran Stock Exchange(مقاله علمی وزارت علوم)
منبع:
International Journal of Digital Content Management, Vol. ۵, No. ۸, Winter & Spring ۲۰۲۴
103 - 124
حوزههای تخصصی:
Purpose: This research aimed to identify some of the existing financial frictions in the Iran's digital economy. In particular, based on cases taken from digital and knowledge-based companies, it empirically investigated the importance of the role of base volume in the liquidity of those companies' stocks in Tehran Stock Exchange.Method: To evaluate the empirical implications of applying the base volume in daily stock market practice, retrospectively a quantitative estimate of the base volume was implied by the economic model within the rules imposed by the market regulator via MATLAB software programming. Then, using the Generalized Method of Moments (GMM), the effects of the estimated base volume, percentage of free-floating share, securities turnover, and the ratio of transaction volume to base volume on Amihud index were econometrically studied for the selected companies during the period 2015-2020.Findings: The findings indicate that the applying base volume on the selected digital and knowledge-based companies has had a negative effect on the calculation of the final price and on the liquidity of studied knowledge-based companies. Also, the results of using the machine learning method (decision tree) showed a importance coefficient of 32.6% for the base volume on the Amihud index of the selected companies.Conclusion: Our results suggest that base volume as an idiosyncratic financial friction induced by Iranian stock market regulator has aggravated the illiquidity of studied digital and knowledge-based companies and thereby could have raised the financing costs for those companies. This would ultimately impede those companies’ growth prospect.