ترتیب بر اساس: جدیدترینپربازدیدترین
فیلترهای جستجو: فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۶۱ تا ۸۰ مورد از کل ۲٬۹۳۵ مورد.
۶۱.

تحلیل عوامل مؤثر بر جریان دانش با استفاده از تکنیک های تصمیم گیری چند شاخصه (مورد مطالعه: شرکت های دانش بنیان پارک علم و فناوری یزد)(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۶ تعداد دانلود : ۳۷
هدف: در عصر دانش بنیان، دانش به عنوان یک سرمایه غیرملموس نقش حیاتی در موفقیت سازمان ها ایفا می کند. جریان دانش، که به تبادل اطلاعات و همکاری بین افراد وابسته است، به روزرسانی دانش و پیشبرد تحقیقات جدید را تسهیل می کند. شرکت های دانش بنیان به عنوان بازیگران اصلی در اقتصاد دانش محور، نیازمند مدیریت مؤثر جریان دانش برای حفظ رقابت پذیری و نوآوری هستند. این پژوهش با هدف شناسایی و اولویت بندی عوامل مؤثر بر جریان دانش در شرکت های دانش بنیان مستقر در پارک علم و فناوری یزد انجام شده است. روش پژوهش: این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از حیث روش، توصیفی-پیمایشی است. جامعه آماری شامل مدیران و کارکنان 42 شرکت دانش بنیان فعال در پارک علم و فناوری یزد و خبرگان دانشگاهی بوده و با استفاده از روش نمونه گیری گلوله برفی، تعداد 10 نفر از خبرگان و متخصصان مرتبط با حوزه مدیریت دانش به عنوان نمونه انتخاب شد. این پژوهش از روش های تصمیم گیری چندشاخصه شامل تکنیک های سوارا، آراس و کوکوسو استفاده کرده است. ابتدا عوامل مؤثر بر جریان دانش از طریق بررسی ادبیات و پیشینه پژوهش استخراج شد. سپس، پرسشنامه هایی طراحی و در اختیار خبرگان شامل مدیران، کارکنان شرکت های دانش بنیان و اساتید دانشگاهی قرار گرفت. روایی ابزار پژوهش از طریق تأیید ساختار مفهومی توسط خبرگان و اساتید دانشگاهی بررسی و تأیید شد. همچنین، پایایی نتایج از طریق مقایسه تطبیقی رتبه بندی ها در سه تکنیک مختلف و تأیید مجدد آن ها توسط خبرگان بررسی گردید که حاکی از ثبات و اعتبار مطلوب یافته ها است. داده های جمع آوری شده با استفاده از روش های مذکور تحلیل و رتبه بندی شد. در نهایت، برای تلفیق نتایج، از روش میانگین رتبه ها استفاده شده است. یافته ها: نتایج پژوهش نشان داد که مهم ترین عوامل مؤثر بر جریان دانش در شرکت های دانش بنیان پارک علم و فناوری یزد به ترتیب شامل حمایت و تعهد مدیریت (C8) با میانگین رتبه 1، آموزش مستمر (C4) با میانگین رتبه 33/3، زیرساخت فناوری اطلاعات (E1) با میانگین رتبه 67/4، کار تیمی (A2) با میانگین رتبه 5، وجدان کاری (A1) با میانگین رتبه 67/5 و حمایت از کار تیمی (B5) با میانگین رتبه 6 بوده اند. این عوامل، نقش کلیدی در تسهیل جریان دانش ایفا کرده است. حمایت و تعهد مدیریت، به عنوان مؤثرترین عامل، بیانگر تأثیر پررنگ رهبری سازمانی در شکل دهی فرهنگ دانش محور است. آموزش مستمر و زیرساخت فناوری اطلاعات، بستر به روزرسانی و دسترسی به دانش را فراهم کردند. عوامل انسانی مانند کار تیمی نیز با تقویت تعاملات سازمانی، به جریان مؤثر دانش در این شرکت ها کمک نمودند. نتیجه گیری: برای ارتقای سطح دانش و تسهیل تبادل اطلاعات در شرکت های دانش بنیان مستقر در پارک علم و فناوری یزد، توجه به عوامل شناسایی شده ضروری است. مدیران این شرکت ها می توانند با تقویت حمایت مدیریتی، توسعه زیرساخت های فناوری اطلاعات و تشویق کار تیمی و آموزش مستمر، جریان دانش را در سازمان های خود بهبود بخشند. این اقدامات نه تنها به پیشرفت اقتصادی شرکت ها کمک می کند، بلکه نقش مهمی در توسعه اجتماعی و فرهنگی ایفا می نماید. اصالت/ارزش: این پژوهش از نظر روش شناسی دارای ارزش و اصالت علمی قابل توجهی است؛ چرا که با ترکیب نوآورانه سه تکنیک تصمیم گیری چندشاخصه (سوارا، آراس و کوکوسو) به تحلیل و رتبه بندی عوامل مؤثر بر جریان دانش پرداخته است.
۶۲.

Predicting Heart Disease Using Automated Machine Learning Based on Genetic Algorithms(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۹۴ تعداد دانلود : ۱۲۰
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.
۶۳.

Process Mining in Banking Logistics: From Identification to Improvement(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۳ تعداد دانلود : ۱۷
This paper investigates the application of Process Mining (PM) techniques to redesign and optimize logistics processes within an Iranian bank. The primary aim is to identify inefficiencies, bottlenecks, and process deviations using real-world event log data and to provide data-driven recommendations for process improvement. Data comprising 35,642 event reports related to 16,490 logistics process workflows were extracted from the bank's automation and correspondence systems over six months in 2022. Disco 2.14 was used for data analysis. Results revealed that only 3.6% of product demands conformed to the predefined process model, indicating high process variability and improvement potential. Analyses also showed the average process duration was 5.7 days, exceeding the bank's internal benchmark (three to five days), and the process fulfillment ratio was 83.3%, falling short of the desired target of 95%. Key inefficiencies identified included excessive waiting times for unfulfilled demands (averaging 315.7 days) and bottlenecks in the "Registering the purchase invoice" and "Registering the warehouse receipt" activities. Drawing on these findings, suggestions were proposed to optimize the procurement process, automate manual efforts, and improve alignment with the defined process model. This study contributes to the existing knowledge by providing an empirical case study of PM application in a specific context within the banking industry. The findings underscore the importance of monitoring and managing process conformance, as well as addressing excessive waiting times to improve customer satisfaction and operational efficiency. Limitations of this study include reliance on data from a single bank and a focus on logistics processes. Future research could focus on investigating root causes of process deviations, using PM for predictive analysis, and evaluating the impact of process improvements on key performance indicators.
۶۴.

الگوی شناسایی خرابکاری دانش در سازمان های دولتی(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۹ تعداد دانلود : ۲۳
زمینه و هدف: خرابکاری دانش به عنوان یک پدیده مخرب در سازمان ها، زمانی رخ می دهد که افراد به صورت عمدی یا غیرعمدی دانش خود را مخفی، تحریف یا از دسترسی دیگران خارج می کنند. این رفتار می تواند جریان دانش را مختل کرده و به کاهش بهره وری، نوآوری و همکاری سازمانی منجر شود. از همینرو هدف پژوهش حاضر ارائه الگوی خرابکاری دانش در سازمان های دولتی است. روش پژوهش: پژوهش حاضر از منظر فلسفه پژوهش در چارچوب پارادایم تفسیری قرار می گیرد و از نظر رویکرد، از نوع استقرایی است. این پژوهش در زمره تحقیقات کیفی دسته بندی می شود. مشارکت کنندگان پژوهش، اساتید دانشگاه و مدیران ارشد و میانی سازمان های دولتی استان لرستان بودند که با استفاده از روش نمونه گیری نظری انتخاب شده اند. از این رو، بر اساس قاعده اشباع نظری، در پژوهش حاضر با استفاده از 12 مصاحبه این مهم حاصل شد و داده های مورد نیاز با استفاده از مصاحبه های نیمه ساختاریافته جمع آوری گردید و تحلیل داده ها نیز با بهره گیری از روش تحلیل مضمون کلارک و براون صورت گرفته است. یافته ها: تجزیه وتحلیل داده ها به شکل گیری 132 کد اولیه، 16 مضمون فرعی و 3 مضمون اصلی انجامید. مضمون های اصلی شناسایی شده عبارتند از: عوامل فردی، عوامل سازمانی و عوامل محیطی. مضمون های فرعی شناسایی شده نیز عبارتند از: ویژگی های شخصیتی خودمحور، ناهماهنگی عاطفی، انگیزه های قدرت طلبی، کمبود مهارت های ارتباطی، عادت به انزوای حرفه ای، ارزش های اخلاقی ضعیف، فرهنگ سازمانی رقابتی، سیستم های پاداش ناکارآمد، فقدان آموزش مدیریت دانش، نظارت ضعیف بر عملکرد، منابع سازمانی محدود، فقدان همدلی سازمانی، عدم اعتماد سازمانی، فشارهای اقتصادی، فرهنگ رقابتی جامعه و روابط سیاسی و جناحی. نتیجه گیری: خرابکاری دانش در سازمان های دولتی استان لرستان یک چالش پیچیده است که ریشه در عوامل فردی، سازمانی و محیطی دارد. با درک این عوامل و اجرای مداخلات هدفمند در سطوح فردی (مثل آموزش)، سازمانی (مثل اصلاح سیستم های پاداش) و محیطی (مثل شفافیت سیاسی)، می توان جریان دانش را بهبود بخشید، همکاری را تقویت کرد و بهره وری سازمانی را افزایش داد. این مطالعه نه تنها به درک بهتر تخریب دانش در بافت محلی کمک می کند، بلکه چارچوبی برای طراحی راهکارهای بومی ارائه می دهد که می توانند در سایر مناطق با ویژگی های مشابه نیز کاربرد داشته باشند.
۶۵.

Utilizing Deep Learning for Aspect-Based Sentiment Analysis in Restaurant Reviews(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۷۸ تعداد دانلود : ۱۶۵
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.
۶۶.

Internal Financial Control Enhancement Through Integration of Blockchain and Machine Learning(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۶ تعداد دانلود : ۲۲
Internal Financial Control (IFC) is a critical component of corporate governance, ensuring the accuracy, reliability, and compliance of financial reporting. Traditional IFC systems rely on manual audits, centralized databases, and rule-based checks, which are often inefficient, prone to human error, and vulnerable to fraud. The integration of Blockchain Technology and Machine Learning (ML) has introduced transformative improvements in Internal Financial Control (IFC) systems. This paper explores how Blockchain and machine learning (ML) technologies can strengthen internal financial controls (IFC). By addressing limitations in traditional systems, these technologies introduce transparency, automation, and predictive capability, fostering enhanced compliance and reduced risk. The integration of these technologies offers a paradigm shift for governance, risk management, and auditing practices, enhances fraud detection and regulatory compliance, while addressing challenges such as scalability and data privacy. Through a synthesis of academic literature and industry case studies, Blockchain ensures immutable transaction records, while ML enables predictive anomaly detection. Blockchain and ML are transforming internal financial control by enhancing security, automation, and predictive capabilities. There are still challenges in overcoming scalability, interpretability, Hybrid Blockchain-ML frameworks, and regulatory challenges for widespread adoption.
۶۷.

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)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۲۸ تعداد دانلود : ۱۲۷
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.
۶۸.

طراحی چارچوب مفهومی انتقال فناوری های پیشرفته در انقلاب صنعتی پنجم: رویکرد تحلیل مضمون(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۵۰ تعداد دانلود : ۱۶۵
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.
۶۹.

Consumers’ Impulse Buying Behavior on E-Commerce Shopping Platforms: 7C Framework and Emotions(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۴۱۱ تعداد دانلود : ۱۷۸
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.
۷۰.

طراحی چارچوب مدیریت دانش برای پایداری و توسعه بلندمدت کسب و کارها با استفاده از تکنیک دلفی(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۱ تعداد دانلود : ۳۳
هدف: در محیط پویای کسب وکار، بهکارگیری مؤثر مدیریت دانش به سازمان ها در پاسخگویی به تغییرات بازار، فناوری و نیازهای مشتریان کمک شایانی می کند. این پژوهش با هدف شناسایی ابزارها و روش های نوین مدیریت دانش و بررسی نقش آن در بهبود عملکرد، تقویت نوآوری و افزایش پایداری کسب وکارها انجام شد. همچنین، این مطالعه به تحلیل چگونگی تأثیر این شیوه ها بر رشد و تاب آوری بلندمدت سازمان ها پرداخته است. روش پژوهش: این تحقیق از نوع کاربردی و با رویکرد کیفی و روش توصیفی–تحلیلی بود. داده ها با استفاده از تکنیک دلفی از میان ۲۵ نفر از خبرگان مدیریت دانش گردآوری شدند. مؤلفه ها و شاخص های کلیدی اولیه شناسایی شدند و در قالب پرسشنامه ای شامل ۱۱ مؤلفه و ۱۲۸ سؤال با طیف لیکرت پنج درجه ای طراحی گردیدند. پس از تأیید شدن روایی و پایایی، پرسشنامه توسط خبرگان تکمیل گردید و داده ها با نرم افزار SPSS نسخه ۲۵ تحلیل شدند. تمامی مراحل برای شفافیت و قابلیت بازبینی مستند گردیدند. یافته ها: یافته های پژوهش حاکی از آن است که عوامل کلیدی موفقیت مدیریت دانش در شش حوزه اصلی شامل اهداف راهبردی (شامل بهبود بهره وری سازمانی به عنوان اولویت نخست، ارتقای نوآوری و تقویت توان رقابتی)، منابع انسانی (با محوریت انتقال تجارب، توانمندسازی نیروی انسانی و حفظ کارکنان متخصص)، فناوری اطلاعات (به عنوان بستری برای ذخیره سازی، بازیابی و انتشار دانش)، فرآیندهای سازمانی (شامل مستندسازی دانش، بهینه سازی فرآیندها و مدیریت ارتباط با مشتری)، عوامل محیطی (نظیر شرایط اقتصادی، حمایت های دولتی و چارچوب های قانونی) و عوامل راهبردی (مانند رهبری اثربخش، انعطاف پذیری و ایجاد شراکت های استراتژیک) قابل تبیین می باشد. این مؤلفه ها در کنار بهره گیری از فناوری های نوین و استقرار روابط پایدار با مشتریان، ارکان اساسی دستیابی به پایداری و توسعه بلندمدت در کسب وکارها را تشکیل می دهند. نتیجه گیری: نتایج پژوهش نشان می دهد مدیریت دانش نقش محوری در پایداری و توسعه بلندمدت کسب وکارها دارد. بهره گیری از آن موجب افزایش بهره وری، بهبود فرآیندها، تقویت نوآوری و مزیت رقابتی می شود. استفاده از فناوری های پیشرفته، مستندسازی دانش و حفظ نیروی انسانی کلیدی از عوامل حیاتی موفقیت هستند. بر این اساس، تقویت فرهنگ مدیریت دانش و توسعه زیرساخت های مرتبط به مدیران و سیاست گذاران برای دستیابی به رشد پایدار توصیه می شود. اصالت/ارزش: این مطالعه با ارائه چارچوبی نوآورانه مبتنی بر روش دلفی، عوامل کلیدی تلفیق مدیریت دانش و پایداری کسب وکار را در بستر ایران شناسایی و اولویت بندی نموده و راهنمای عملی برای دستیابی به مزیت رقابتی پایدار ارائه می دهد.
۷۱.

Employability and Digitalization: A Bibliometric Analysis with Future Research Directions(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۸۰ تعداد دانلود : ۱۴۱
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.
۷۲.

Service Quality Performance of E-Hailing Services in Sarawak, Malaysia(مقاله علمی وزارت علوم)

نویسنده:
حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۱۴ تعداد دانلود : ۲۰۰
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.
۷۳.

Visual System for Configuring Machine Learning Models to Support IT Management and Decision-Making(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۶ تعداد دانلود : ۲۶
Deep learning models have become indispensable across scientific and business domains, offering new approaches to problem-solving but requiring substantial technical expertise for their implementation. This article presents StudySupport, an open-source visual system for configuring and training machine learning models via a graphical interface rather than traditional coding. The system enables users to manage the entire pipeline - from data preprocessing and model construction to optimization and performance evaluation - while maintaining flexibility for advanced customization. By lowering the technical entry barrier, the StudySupport system facilitates the adoption of machine learning in IT management and organizational decision-making. The proposed framework supports faster integration of data-driven methods into enterprise information systems, reduces implementation costs, and empowers managers, analysts, and educators to leverage artificial intelligence in digital transformation processes. The study contributes to the field of information technology management by bridging the gap between advanced machine learning techniques and their practical application in business, education, and decision-support systems.
۷۴.

Sustainability Challenges of Lithium-Ion Battery Supply Chain: Evidence from the Indian Electric Vehicle Sector(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۵۹ تعداد دانلود : ۲۰۷
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.  
۷۵.

Incorporating Retroactive Operations in Large Temporal Databases Using Retroactive B-Tree(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۵۰ تعداد دانلود : ۹۰
Temporal databases, quickly rising in size, are distinguished by their capacity to maintain the older version of data objects against actions on them, allowing logical deletions. Queries for historical data are particularly costly due to the linear scanning of temporal versions. Temporal data structures like time-split B-Tree or multiversion B-Tree are working underlying the state-of-the-art temporal databases. So far, most efficient temporal data structures are partially persistent or fully persistent, but none of them support retroactive queries. On the other hand, efficient temporal indexing is required to address bulk loading in a real-life application. To the best of our knowledge, there is no efficient solution for bulk loading and updating retroactive index structures. This article seeks to offer a new data structure, the Retroactive B-Tree (RBT), to facilitate retroactive operations in temporal databases as well as bulk loading. It presents theoretical and empirical research and analysis of the suggested data structure and its relevant operations. The experiments were conducted to demonstrate the performance of the proposed retroactive B-Tree in terms of execution time, I/O complexity, space complexity, and bulk loading. The obtained results show that indexing with a buffer is the most powerful model for existing temporal databases for implementing a retroactive B-Tree. The tree of lists architecture is observed as an I/O efficient data structure for all variants of temporal indexing for large databases.
۷۶.

An Integrative Model of Influencing Factors for E-Shopping Using Mobile Apps among Young Iranian User(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۶۸ تعداد دانلود : ۲۵۴
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.
۷۷.

Networking to learn by learning to network: Social networking among students(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۴۰۶ تعداد دانلود : ۲۸۹
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.
۷۸.

Developing an Innovative Technology Model for Hotel Reception Desks in Iran(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۴۱۲ تعداد دانلود : ۲۹۰
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.
۷۹.

کاربست تکنیک خوشه بندی در واکاوی وضعیت مدیریت دانش در دانشگاه گلستان(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۱۲ تعداد دانلود : ۲۲۲
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.
۸۰.

کاربست هوش مصنوعی و مدیریت دانش در بهبود حکمرانی شرکتی مطالعه موردی شرکت مپنا(مقاله علمی وزارت علوم)

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۳۱ تعداد دانلود : ۲۲۲
زمینه/هدف: یکی از موضوعات مهم در سال های اخیر مفهوم حکمرانی شرکتی است. این مفهوم به شیوه مدیریت و کنترل یک سازمان پرداخته است و هدف اصلی آن تضمین شفافیت، مسئولیت پذیری و انصاف در تصمیم گیری های شرکتی است. ازسوی دیگر، مدیریت دانش به سازمان ها کمک می کند تا از تجربیات و اطلاعات موجود بهره برداری کرده و به بهبود تصمیم گیری و نوآوری پرداخته شود. با ظهور هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری های پیشرو، سازمان ها به سمت افزایش بهره وری هدایت می شوند. کاربست هوش مصنوعی و مدیریت دانش در حکمرانی شرکتی می تواند به بهینه سازی تصمیم گیری و افزایش کارایی سازمان ها منجر شود. سازمان های کشور همواره به یک نظام دانشی نیاز دارند که بتواند به صورت هماهنگ، منظم، هدفمند، مستمر و پویا عمل کند. یکی از این سازمان ها، شرکت مپنا است. روش پژوهش: رویکرد پژوهش حاضر کیفی است و با استفاده از روش تحلیل مضمون انجام شده است. روش های گردآوری داده ها در این تحقیق شامل مطالعات کتابخانه ای و مطالعات میدانی است. در مرحله بعد مدل مفهومی از روش تحلیل مضمون ارائه شده است. مدت زمان انجام مطالعات میدانی و طراحی، توزیع، جمع آوری و تحلیل داده های کیفی در بازه زمانی اسفند ۱۴۰۱ تا اسفند ۱۴۰۲ صورت گرفته است. یافته های پژوهش: براساس روش تحلیل مضمون، ابعاد و مؤلفه های مؤثر در مدیریت دانش در شرکت مپنا شامل بعد فردی، بعد سازمانی و بعد محیطی هستند. ابعاد و مؤلفه های مؤثر در هوش مصنوعی در شرکت مپنا شامل بعد زمینه ای، استراتژی های سازمان، بعد سازمانی، بعد بازاریابی، بعد ساختاری و بعد محیطی می باشد. نتیجه گیری: نتایج نشان می دهد که مدیریت دانش تأثیر قابل توجهی بر حکمرانی شرکتی در شرکت مپنا دارد. همچنین، هوش مصنوعی با ابعاد زمینه ای، استراتژی های سازمان، ابعاد سازمانی، بازاریابی، ساختاری و محیطی نیز بر حکمرانی شرکتی در این شرکت تأثیرگذار است. حکمرانی شرکتی می تواند مزایای قابل توجهی برای یک ساختار تجاری یا گروهی به ارمغان آورد. این نوع حکمرانی فرهنگ سازمانی را قوی تری و شفافیت را در تمامی سطوح سازمان فراهم می آورد و تضمین می کند که همه بازیگران نقش شخصی خود را در عملیات درک می کنند. با این رویکرد حکمرانی شرکتی تضمین می کند که تمامی اطلاعات واحد تجاری به روز و دقیق هستند و به هیئت مدیره این امکان را می دهد تا تصمیمات استراتژیک روشن و دقیقی را بر اساس داده های معتبر اتخاذ کند. 

پالایش نتایج جستجو

تعداد نتایج در یک صفحه:

درجه علمی

مجله

سال

زبان