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Tom Van de Wiele、Jan FM Van Impe* 的作品已存档于鲁汶天主教大学的 Lirias 知识库(https://lirias.kuleuven.be/)。其内容与发表的论文内容相同,但没有经过出版商的最终排版。引用该作品时,请注明完整的书目信息:Akritidou, T., Smet, C., Akkermans, S., Tonti, M., Williams, J., Van de Wiele, T., & Van Impe, JF (2022)。回肠肠道微生物替代物的培养和监测协议。应用微生物学杂志,133(3),1919-1939。期刊和原始发表的论文可以在以下位置找到:https://doi.org/10.1111/jam.15684 如需更多信息,可联系通讯作者。开放获取条件请参阅:http://www.sherpa.ac.uk/romeo/
高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J.、Scott, S.、Harris, D.、Huddlestone, J. 和 Richards, D. 作者印后 (已接受) 存入考文垂大学资料库 原始引用和超链接:Blundell, J、Scott, S、Harris, D、Huddlestone, J 和 Richards, D 2020, '高工作量飞行期间颜色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol. 65, 101973. https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商:Elsevier © 2020,Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。 可以下载副本用于个人非商业研究或学习,无需事先许可或付费。 未经版权所有者书面许可,不得复制或大量引用本项目。 未经版权所有者正式许可,不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒体进行商业销售。 本文档是作者的印后版本,包含同行评审过程中商定的所有修订。 已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异,如果您想引用它,建议您查阅已发布版本。
高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势 Blundell, J., Scott, S., Harris, D., Huddlestone, J.& Richards, D. 作者印后 (已接受) 存放于考文垂大学资料库 原始引用和超链接:Blundell, J, Scott, S, Harris, D, Huddlestone, J & Richards, D 2020, '高工作量飞行期间彩色编码平视飞行符号系统的工作量优势', Displays, vol.65, 101973。https://dx.doi.org/10.1016/j.displa.2020.101973 DOI 10.1016/j.displa.2020.101973 ISSN 0141-9382 出版商:Elsevier © 2020,Elsevier。根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International 许可 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ 版权所有 © 和道德权利由作者和/或其他版权所有者保留。可以下载副本用于个人非商业研究或学习,无需事先许可或收费。未经版权持有人书面许可,不得复制或大量引用本项目。未经版权持有人正式许可,不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介进行商业销售。本文档是作者的印刷后版本,包含同行评审过程中商定的任何修订。已发布版本和此版本之间可能仍存在一些差异,如果您想引用已发布版本,建议您查阅已发布版本。
人工智能 (AI) 是信息系统 (IS) 在 21 世纪创造的关键创新之一。该技术在互联网络上运行,有助于营销决策。人工智能在营销中的作用非常巨大,因为它可以有效满足客户的需求和愿望,使客户满意,员工可持续参与,以建立与公司的未来关系。尽管人工智能具有出色的增值功能,但公司员工对组织运营中部署人工智能的不满仍然存在突出问题,包括技能差距、抵制变革和工作安全威胁。该研究考察了各种研究形式(期刊、书籍和电子资料库),这些研究涉及人工智能的采用、公司的运营活动以及承担实施人工智能责任的人员所感知到的工作威胁。所选研究是在 2012 年至 2023 年之间进行的,该理论框架试图填补由于人工智能部署而导致的客户满意度和人员工作威胁方面的现有文献空白。采用定性研究方法,通过焦点小组(管理层、员工和 AI 技术人员)进行深入访谈,还将采用系统文献综述 (SLR) 来分析构造的变量。研究结果表明,AI 营销与客户满意度之间存在显著关系,这取决于公司负责在组织中部署 AIM 的人员的有效参与。这项研究的意义在于,对于不具备所需 AI 技能的员工来说,劳动力流动率会增加,如果客户不满意,他们也会感到担忧。未来的研究应该研究部署了 AI 的其他业务职能领域的员工反应。
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