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为未来工作提供心理赋能
在一个激烈转型的世界中，竞争力是成功的根本基础，当代组织需要不断地进行内部变革和创新，以便在快速而连续的转型市场中保持不安的“波浪” (Dubey, 2016 ; Saleh et al., 2022 )。组织必须不断知道如何重塑自我，以寻求差异化的竞争优势，以整体和综合的方式利用其所有手段和资源 (Herrera et al., 2012 )。这种观点强调，金融资本不再是最相关的资源，让位于知识和人力资本，后者成为任何组织必不可少的资源（Armstrong & Taylor，2014；Chiavenato，2005；Rego 等，2015；Safar，2016），也是公司在市场上成长、发展和差异化的主要关键（Chiavenato，2005；Forrester，2000；Thomas，2000）。人力资本必须越来越多地参与与业务战略相关的决策过程，作为组织竞争力的衡量标准（Kimble，2011）。因此，重要的是要了解赋权在组织管理中的贡献，赋权是一种通过共享权力、信息和自主权进行决策和所有成员的积极参与来促进组织速度、灵活性和决策能力的工具（Daft，2015）。赋权在多种类型的组织中引起了越来越多的关注和相关性，因为实施了一种新范式，这种范式推动员工致力于战略决策、自主权和激励，以产生积极的变化，从而提高组织绩效、职能和职能领域，从而刺激组织效率（Boudrias 等人，2014 年；Macário 等人，2020 年）。这种新模式打破了传统的组织管理模式，注重减少官僚主义、权力下放、灵活性和创新（Fernadez & Moldogaziev，2012），使员工能够像企业的“所有者”一样行事（Spreitzer，2008）。在大多数组织中，员工和经理之间为请求继续工作而传递信息、电子邮件、请求和授权等动作和请求所浪费的时间相当多（Lagoarde-Segot，2011）。授权作为一种管理工具有助于解决这些问题，旨在授权，减少层级和官僚程序，并越来越多地被视为一种让员工拥有工作管理决策权和责任的策略 (Kumar & Kumar, 2017; Nzuve &
布巴内斯瓦尔·普拉丹 (Bhubaneswar Pradhan) 博士
1. Chandrasekhar, K.、Pradhan, B.、Roychowdhury, R.、Dubey, VK 2021. 通过基因操作改良小麦（Triticum spp.）；在：转基因作物的现状、前景和挑战，由 Kishor, PB Kavi, Rajam, MV、Pullaiah, T. 编辑。Springer Singapore（已接受出版），ISBN 978-981-15-5897-9_3。https://doi.org/10.1007/978-981-15-5897-9_3 2. Chakraborty, K.、Mondal, S.、Ray, S.、Samal, P.、Pradhan, B.、Chattopadhyay, K.、Kar, MK、Swain, P.、Sarkar, RK 2020。组织耐受性与离子鉴别相结合可以最大程度地降低水稻耐盐性的能量成本。植物科学前沿：11。265 https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpls.2020.00265。3. Pradhan, B., Chakraborty, K., Prusty, N., Deepa, Mukherjee, A., Chattopadhyaya, K., Sarkar, RK 2019。高分辨率叶绿素荧光成像系统证明了耐盐和部分淹没复合胁迫的水稻基因型的区分和表征。功能植物生物学：46 (3), 248-261。https://doi.org/10.1071/FP18157。 4. Pradhan, B., Jangid, K., Sarwat, M., Bishi, SK 2019 . 组蛋白在叶片衰老过程中的作用：在：植物衰老信号传导，作者：Sarwat M 和 Tuteja N. Academic Press，第 187-197 页，ISBN 9780128131879。https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813187-9.00011-1。5. Prusty, N # ., Pradhan, B # ., Deepa., Chattopadhyaya, K., Patra, BC, Sarkar, RK 2018 . 耐洪水和盐分胁迫综合影响的新型水稻（Oryza sativa L.）种质。印度植物遗传资源杂志：31 (3), 260-269。（# 共同第一作者，同等贡献）。6. Vijayan, J.、Senapati, S.、Ray, S.、Chakraborty, K.、Molla, KA、Basak, N.、Pradhan, B.、Yeasmin, L.、Chattopadhyay, K. 和 Sarkar, RK 2018。转录组学和生理学研究确定了水稻发芽阶段耐受缺氧的线索。环境与实验植物学：147，234-248。doi.org/10.1016/j.envexpbot.2017.12.013。7. Pradhan, B.、Tien VV、Dey, N.、Mukherjee, SK 2017。双生病毒 DNA 复制的分子生物学：病毒复制中。 Avidscience 出版物。第 2-34 页。http://www.avidscience.com/book/viral-replication/。8. Pradhan, B.、Naqvi, AR、Saraf, S.、Mukherjee, SK、Dey, N. 2015 年。番茄卷叶新德里病毒 (ToLCNDV) 反应性新型微小 RNA 在番茄中的预测和表征。病毒研究。195，183-195。doi：10.1016/j.virusres.2014.09.001。
SunPy：用于太阳物理学的 Python 包
Stuart J. Mumford ∗ 1，2，3，Nabil Freij 4，Steven Christe 5，Jack Ireland 5，Florian Mayer 6，V。KeithHughitt 7，Albert Y. Shih 5，Daniel F. Ryan 8，5，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，daviderez-suárez9 IK 12，BrigittaSipőcz13，Rishabh Sharma 6，Andrew Leonard 3，David Stansby 14，Russell Hewett 15，Alex Hamilton 6，Laura Hayes 5，Asish Panda 6，Matt Earnshaw 6，Matt Earnshaw 6，Nitin Choudhary Choudhary 16，Ankit Kumar 6，Ankit Kumar 6，Ankit Kumar 6，Prateek Chanda Chanda 17 17，M.Chanda 17，M.Chanda 17，M.Md，M.D. Akramul Haque 18 , Michael S Kirk 11 , Michael Mueller 6 , Sudarshan Konge 6 , Rajul Srivastava 6 , Yash Jain 19 , Samuel Bennett 6 , Ankit Baruah 6 , Will Barnes 20 , Michael Charlton 6 , Shane Maloney 21 , Nicky Chorley 22 , Himanshu 6 , Sanskar Modi 6 , James Paul Mason 6 , Naman9639 6 , Jose Ivan Campos Rozo 23 , Larry Manley 6 , Agneet Chatterjee 24 , John Evans 6 , Michael Malocha 6 , Monica G. Bobra 25 , Sourav Ghosh 24 , Airmansmith97 6 , Dominik Stańczak 26 , Ruben De Visscher 6 , Shresth Verma 27 , Ankit Agrawal 6 , Dumindu Buddhika 6 , Swapnil Sharma 6 , Jongyeob Park 28 , Matt Bates 6 , Dhruv Goel 6 , Garrison Taylor 29 , Goran Cetusic 6 , Jacob 6 , Mateo Inchaurrandieta 6 , Sally Dacie 30 , Sanjeev Dubey 6 , Deepankar Sharma 6 , Erik M. Bray 6 , Jai Ram Rideout 31 , Serge Zahniy 5 , Tomas Meszaros 6 , Abhigyan Bose 6 , André Chicrala 32 , Ankit 6 , Chloé Guennou 6 , Daniel D'Avella 6 , Daniel Williams 33 , Jordan Ballew 6 , Nick Murphy 34 , Priyank Lodha 6 , Thomas Robitaille 6 , Yash Krishan 6 , Andrew Hill 6 , Arthur , 阿比盖尔·L·史蒂文斯 39, 40, 阿德里安·普莱斯-惠兰 41, 安巴尔·梅赫罗特拉 6, 阿尔谢尼·库斯托夫 6, 布兰登·斯通 6, 特朗·基恩·当 42, 伊曼纽尔·阿里亚斯 6, 菲昂拉格·麦肯齐·多佛 1, 弗里克·维斯特林格 36, 古尔山·库马尔 43, 哈什·马图尔 44, 伊戈尔·巴布施金 6, 杰伦·温比什 6, 胡安Camilo Buitrago-Casas 6 , Kalpesh Krishna 45 , Kaustubh Hiware 46 , Manas Mangaonkar 6 , Matthew Mendero 6 , Mickaël Schoentgen 6 , Norbert G Gyenge 47 , Ole Streicher 48 , Rajasekhar Reddy Mekala 6 , Rishabh Mishra 6 , Shashank Srikanth 43 , Sarthak Jain 6 , Tannmay Yadav 49 , Tessa D. Wilkinson 6 , Tiago MD Pereira 50, 51 , Yudhik Agrawal 12 , jamescalixto 6 , yasintoda 6 , 和 Sophie A. Murray 52
幼儿脑量的轨迹与孕产妇教育有关
Aitchison，J。（1982）。组成数据的统计分析。皇家统计学会杂志：B系列（统计方法论），44（2），139 - 177。Barnea-Goraly，N.，Menon，V.，Eckert，M.，Tamm，L.，Bammer，R.，Karchemskiy，A. 童年和青春期的白质开发：一项横截面扩散张量成像研究。 大脑皮层，15（12），1848 - 1854年。 Bernal-Rusiel，J。L.，Greve，D。N.，Reuter，M.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Diseation neurotimanting Initiative。 （2013）。 具有线性混合效应模型的纵向神经图像数据的统计分析。 neu-roimage，66，249 - 260。 Bernal-Rusiel，J。L.，Reuter，M.，Greve，D.N.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2013）。 时空线性混合效应模型，用于纵向神经图像数据的质量分析。 Neuroimage，81，358 - 370。 Blakemore，S.-J。和Choudhury，S。（2006）。 青少年大脑的发展：对执行功能和社会认知的影响。 儿童心理学与精神病学杂志，47（3 - 4），296 - 312。 Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。 社会经济地位和儿童发展。 心理学年度评论，53（1），371 - 399。 Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。 年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。 Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Barnea-Goraly，N.，Menon，V.，Eckert，M.，Tamm，L.，Bammer，R.，Karchemskiy，A.童年和青春期的白质开发：一项横截面扩散张量成像研究。大脑皮层，15（12），1848 - 1854年。Bernal-Rusiel，J。L.，Greve，D。N.，Reuter，M.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Diseation neurotimanting Initiative。（2013）。具有线性混合效应模型的纵向神经图像数据的统计分析。neu-roimage，66，249 - 260。Bernal-Rusiel，J。L.，Reuter，M.，Greve，D.N.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2013）。 时空线性混合效应模型，用于纵向神经图像数据的质量分析。 Neuroimage，81，358 - 370。 Blakemore，S.-J。和Choudhury，S。（2006）。 青少年大脑的发展：对执行功能和社会认知的影响。 儿童心理学与精神病学杂志，47（3 - 4），296 - 312。 Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。 社会经济地位和儿童发展。 心理学年度评论，53（1），371 - 399。 Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。 年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。 Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Bernal-Rusiel，J。L.，Reuter，M.，Greve，D.N.，Fischl，B.，Sabuncu，M。R.，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。（2013）。时空线性混合效应模型，用于纵向神经图像数据的质量分析。Neuroimage，81，358 - 370。Blakemore，S.-J。和Choudhury，S。（2006）。青少年大脑的发展：对执行功能和社会认知的影响。儿童心理学与精神病学杂志，47（3 - 4），296 - 312。Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。 社会经济地位和儿童发展。 心理学年度评论，53（1），371 - 399。 Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。 年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。 Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Bradley，R。H.和Corwyn，R。F.（2002）。社会经济地位和儿童发展。心理学年度评论，53（1），371 - 399。Bray，S.，Krongold，M.，Cooper，C。和Lebel，C。（2015年）。年龄对整个儿童和青春期白色和灰质体积模式的协同作用。Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Campbell，F。A.和Ramey，C。T.（1994）。Eneuro，2（4），Eneuro.0003 - Eneu15.2015。Bruchhage，M.M.，Ngo，G.-C.，Schneider，N.，D'Sa，V。，＆Deoni，S。C.（2020）。功能连通性与婴儿和早期儿童认知发展的相关性。大脑结构和功能，225（2），669 - 681。早期干预对智力和学术成就的影响：对低收入家庭的儿童的后续研究。儿童发展，65（2），684 - 698。Chakraborty，S。和Zhang，X。（2021）。在高维度中用于距离和基于内核的指标的新框架。电子统计杂志，15（2），5455 - 5522。Chen，E。Z.和Li，H。（2016）。分析纵向微生物组组成数据的两部分混合效应模型。生物信息学，32（17），2611 - 2617。Chen，Y.，Dubey，P.，Müller，H.-G.，Bruchhage，M.，Wang，J.-L。，＆Deoni，S。（2021）。 对早期神经发育中的稀疏纵向数据进行建模。 Neuroimage，237，118079。 dai，X.，Hadjipantelis，P.，Wang，J.-L.，Deoni，S.C。L.，＆Müller，H.-G。 （2019）。 白质成熟与整个幼儿的认知发展之间的纵向关联。 人脑图，40（14），4130 - 4145。 Dai，X.，Lin，Z。，＆Müller，H.-G。 （2021）。 建模Riemannian歧管上的稀疏纵向数据。 Biometrics，77（4），1328 - 1341。Chen，Y.，Dubey，P.，Müller，H.-G.，Bruchhage，M.，Wang，J.-L。，＆Deoni，S。（2021）。对早期神经发育中的稀疏纵向数据进行建模。Neuroimage，237，118079。dai，X.，Hadjipantelis，P.，Wang，J.-L.，Deoni，S.C。L.，＆Müller，H.-G。 （2019）。白质成熟与整个幼儿的认知发展之间的纵向关联。人脑图，40（14），4130 - 4145。Dai，X.，Lin，Z。，＆Müller，H.-G。 （2021）。 建模Riemannian歧管上的稀疏纵向数据。 Biometrics，77（4），1328 - 1341。Dai，X.，Lin，Z。，＆Müller，H.-G。 （2021）。建模Riemannian歧管上的稀疏纵向数据。Biometrics，77（4），1328 - 1341。
序号 学生姓名
序号英语：雇主1年的学生名称Saurabh Verma Abinbev 2019 2 Divyansh Gupta Aditya Birla Capital 2019 3 Aditya Abhishek Aditya Birla Group 2019 4 Paridhi Gupta Amazon 2019 Amazon 2019 5 ANG GARG AXTRIA 2019 10 SHARAD YADAV AXTRIA 2019 2019 11 ASHIT SHRIVASTAVA AXTRIA 2019 12 KAPIL SACHAR AXXELA咨询服务2019 13 Sameer Kumar Singh BCC 2019 14 Madhur Khandelwal BCC BCC 2019 2019-10-01 19 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 2019年31。罗伯特·瓦德拉（Robert Vadra）2019 32。大卫·库珀（David Cooper）2019 33。理查德·尼克森（Richard Nixon）2019 34 ARMA 2019 43。萨兰什·莫汉蒂（Saransh Mohanty）2019 44。卡比尔·阿哈伊（Kabir Ahuja HSBC）2019 45。tanmay Jain 2019 46。ayushi agarwal 2019 47 .Abhishek Murti 2019 48. Ummay Aiman Haidry 2019 49。 2019-10-01 50 51. Avinash Pati JP Morgan Services 2019 52. Nitin Mankani Jarvis Technologies 2019 53. Akheel Shibli A JDA Software 2019 54. Akshansh Sharma KPMG 2019 55. Deeptanshu Agarwal Merilytics 2019
特邀编辑：供应链透明度：机遇、挑战和风险
1. 引言 随着消费者、监管机构和资本市场的压力越来越大，企业被迫披露更多有关其产品和供应链 (SC) 的信息 (Menon 和 Jain，2024 年；Wang 等，2024 年；Zheng 等，2024 年)。此外，研究社会和环境绩效对企业长期发展的影响已成为一个热门话题 (Chen 等，2021 年；Gualandris 和 Kalchschmidt，2016 年；Xu 等，2023 年)。供应链透明度 (SCT) 是可持续实践的一个重要方面，越来越受到学术界的关注 (Carter and Rogers，2008 年；Morgan 等，2023 年)。此外，许多公司已经开始了 SCT 实践。例如，全球领先的运动鞋和服装制造商耐克 (Nike) 启动了一个名为“制造地图”的项目，让消费者可以查看耐克产品的制造地点以及有关劳工标准和环境影响的信息 (Nike, 2024)。著名的西班牙时尚品牌 Mango 已将其三线制造商名单公布在网上，让消费者可以透明地了解品牌在可持续发展方面所做的努力 (Mango, 2022)。提高可持续发展对企业至关重要。具体而言，可持续发展可以向利益相关者传递积极信号，促进融资行为 (Shi et al., 2024)、深化伙伴关系 (Baharmand et al., 2021; Besiou and Van Wassenhove, 2020) 并提高整体绩效 (Jia et al., 2023)。此外，可持续发展还能增强组织识别和管理风险的能力 (Dubey et al., 2019)。例如，通过提高供应链内上游业务的可见性，企业可以更清楚地了解整个供应链的运作情况（Sadeghi 等人，2023 年）。这反过来又使他们能够制定主动战略，旨在降低中断的可能性并减轻此类中断对业务运营的不利影响（Tang，2006 年）。此外，供应链透明度有助于推进可持续的企业实践（Dahlmann 等人，2023 年；Kalkanci 和 Plambeck，2020 年）并减轻信息不对称（Lamming 等人，2001 年；Sadeghi 等人，2022 年）。透明度通常被认为是一种宝贵的特质；然而，在供应链和上游业务中，保持机密性同样重要。 Bai 和 Sarkis (2020) 认为，实施 SCT 要求企业披露其复杂、多层次的供应链信息，包括原材料采购、生产流程、供应链运营、合作伙伴关系和环境保护措施。因此，推行 SCT 可能会导致负面后果，例如竞争加剧、声誉受损以及法律和监管风险（刘等人，2024 年；Sodhi 和 Tang，2019 年）。本社论旨在总结当前 SCT 研究中的关键主题。然后，我们将这些关键主题综合成一个结构化框架，这将为后续研究提供有意义的参考。最后，我们对未来的研究空白和方向提出了一些独到的见解。
FOSG-Manual.pdf - 安全玻璃联合会
玻璃是大多数建筑项目中不可或缺的建筑材料。几乎每栋建筑都需要玻璃。建筑师越来越多地寻求通过最大限度地利用自然光将自然环境因素带入建筑内部。这可以通过在外墙和屋顶上使用更大的玻璃面积以及通过全玻璃外墙来实现，其中玻璃是建筑的结构组成部分。但是，人们对“能源”和“人类安全”存在重大担忧，在决定将玻璃用于建筑应用时需要解决这些问题。还有其他问题，如声学要求、消防通道等，也必须了解。由于建筑物约占发达国家所有能源消耗的一半，因此它们已成为关注的焦点。减少二氧化碳排放的目标推动了节能玻璃的更严格立法。许多国家的建筑法规现在都要求将绝缘玻璃单元（也称为双层玻璃）作为标准，并且通常需要节能低辐射（低辐射）镀膜玻璃。在炎热气候下，人们越来越认识到，使用先进的太阳能控制玻璃可以减少对空调的依赖。印度也制定了 ECBC 规范，要求大多数建筑物使用绝缘玻璃。窗户能源标签系统也在开发中。商店出售的普通退火玻璃可能足以用于传统的小开口
在实地生物多样性实验中，土壤微生物组组成对降水和植物组成调控具有高度响应
全球气候变化对陆地生态系统功能影响巨大，降水模式的波动范围从极端干旱到不适应这些条件的生态系统中的高强度降雨事件。同时，生态系统功能受到生物多样性迅速丧失的威胁（Tilman 等人，2012 年）。气候变化和生物多样性对生态系统功能产生复合影响的可能性凸显了同时考虑这两个因素的必要性。通过更好地了解生物多样性和气候变化对生态系统过程的潜在机制介质，可以更好地预测此类影响。大量研究表明土壤微生物在生态系统功能（ Austin 等人， 2014 ； Dubey 等人， 2019 ； Podzikowski 等人， 2024 ）和生物多样性维持（ Van Der Heijden 等人， 2008 ； Bever 等人， 2015 ）中发挥着关键作用，因此很可能成为调节生物多样性和气候变化对生态系统功能的联合影响的候选者。因此，了解土壤微生物组（包括功能不同的微生物群）如何应对气候扰动以及植物多样性和组成的变化至关重要。土壤微生物组已被证明对降水变化高度敏感（ Barnard 等人， 2013 ； Engelhardt 等人， 2018 ）。研究表明，细菌和真菌（包括真菌病原体（Coulhoun，1973 年；Talley 等人，2002 年；Delavaux 等人，2021 年 a）和丛枝菌根 (AM) 真菌（House and Bever，2018 年）和卵菌（Van West 等人，2003 年；Delavaux 等人，2021 年 a））的丰富度、丰度和组成会随着降水量的变化而变化。虽然细菌和真菌都对降水量的增加作出反应，但研究发现真菌比细菌更能耐受干旱条件（Barnard 等人，2013 年；Engelhardt 等人，2018 年）。同时，一些真菌病原体（例如锈病，Froelich 和 Snow，1986；根腐病 Wyka 等人，2018；Bevacqua 等人，2023）和腐生菌（Delavaux 等人，2021a）被发现在较潮湿的条件下繁殖。此外，陆生卵菌通常是植物病原体，它们在较潮湿的条件下多样性增加（Delavaux 等人，2021a），这可能是它们依赖水的生命周期所预期的（Thines，2018）。因此，这些对降水的不同反应对于微生物组对植物群落的反馈具有重大影响，例如在干旱条件下对 AM 真菌伙伴的依赖增加（ Stahl 和 Smith，1984 ； Schultz 等人，2001 ； Auge，2001 ； Marulanda 等人，2003 ）以及在潮湿条件下病原体的影响可能更大。因此，确定功能和分类学上不同的土壤微生物群对重大降水变化的相对敏感性，对于理解微生物组驱动的功能如何随着干旱期延长和降雨期加剧而发生变化至关重要。迄今为止，还没有研究测量过微生物功能群对降水实验性改变的广度。土壤微生物组对植物群落组成也高度敏感。植物物种丰富度的提高可以增加微生物多样性（Lamb 等人，2011 年；Burrill 等人，2023 年），因为植物物种的微生物组通常因根系结构（Saleem 等人，2018 年）、根系
人工智能在运营管理中的应用
智能技术（Duan 等人 2019；Dubey 等人 2020；Hughes 等人 2019；Ismagilova 等人 2019；Wamba 和 Queiroz 2020）。数字化转型中技术的使用取决于组织对技术的态度、感知有用性和感知易用性（Berlak 等人 2020；Grover 等人 2019c）。组织已积极参与数字化转型（Burton-Jones 等人 2020）。人工智能和大数据共同塑造了经济、社会和政治领域（Duan 等人 2019；Dwivedi 等人 2019；Elish 和 Boyd 2018；Wamba 等人 2015、2017）。人工智能被定义为系统解释和学习数字痕迹的能力（Haenlein 和 Kaplan 2019）。Metcalf 等人（2019）认为人工智能可以增强员工的智力。人工智能通过提供多样化和不同的解决方案帮助员工克服复杂情况（Jarrahi 2018），随后可以在决策过程中提供规范性输入（Bader 和 Kaiser 2019）。员工应该更多地专注于创造性工作，并应该学习如何有效地使用机器完成日常任务（Jarrahi 2018）。Morikawa（2017）指出，拥有高学历员工和全球业务的公司期望人工智能技术将对企业产生积极影响。文献中将 OM 定义为端到端的组织管理活动和服务链（Karmarkar 和 Apte 2007；Subramanian 和 Ramanathan 2012），其包括产品设计、流程设计、商品生产、规划、调度（Zhao 等 2020）、个性化定位、交付、定制、物流、外包等多项活动。本研究的第一个研究空白是 Brock 和 Wangenheim（2019）指出的空白，即管理者对如何在其组织运营中使用 AI 知之甚少。因此，本文介绍了 AI 在 OM 不同要素（如制造、产品开发、服务和供应链）中的使用。本研究确定的第二个研究空白基于 Gunasekaran 和 Ngai（2012）强调的空白，即需要开发 OM 模型来综合信息并将其转换为知识。因此，本研究试图探索利用人工智能对数字化转型计划获得的组织内存储的数据和信息资产进行信息转化为知识的前景。本研究确定的第三个空白是 Haenlein 和 Kaplan (2019) 强调的开放性问题，即人类和人工智能支持的系统如何和平共处。因此，本研究以命题的形式探讨了八种情景，作者认为员工和人工智能驱动的系统应该协同工作并建立共生关系，因为两者相互依赖，而人工智能系统的成功取决于两者的相互理解。文献表明，与其他技术创新相比，人工智能具有许多优势。首先，人工智能可以通过支持感知、抓取和转换的动态能力来降低风险（Matilda 和 Chesbrough 2020）。其次，人工智能扩大了创造性思维的范围（Eriksson 等人，2020）。第三，人工智能系统支持的一些重要特性是情境感知、通信能力、嵌入式知识、推理能力和自组织能力（Romero 等人，2020）。第四，人工智能、机器人和大数据的结合被称为第四次工业革命，因为这些技术将带来巨大的影响。Jarrahi（2018）建议，人工智能系统的设计不应以取代人类贡献为目的，而应以增强人类知识和决策为目的。本研究的重点是探索员工之间的共生关系以及人工智能在 OM 不同要素中用于做出有效决策的使用。本研究探讨的第一个研究问题是，如何在组织环境中将人工智能应用于 OM？为了探索这个研究问题，提出了八个命题（命题