The effect of supply chain transparency and agility on intention to adopt blockchain among SMEs
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu çalışmanın temel amacı, tedarik zinciri çevikliği ve şeffaflığının Irak'taki küçük ve orta ölçekli işletmeler tarafından blockchain teknolojisinin benimsenmesini nasıl etkilediğini incelemekti. Veriler, Irak'ın Bağdat kentinde yemek hizmeti sektöründe faaliyet gösteren 24 küçük ve orta ölçekli işletmeye dağıtılan bir anket kullanılarak toplanmıştır. Veri toplamak için tesadüfi örnekleme teknikleri kullanıldı. Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için korelasyon ve regresyon analizi kullanıldı. Sonuçlar, tedarik zinciri çevikliği ve şeffaflığı ile blockchain teknolojisinin benimsenmesi arasında önemli bir pozitif ilişki olduğunu gösterdi. Ayrıca tedarik zinciri şeffaflığının ve çevikliğinin blockchain sisteminin benimsenmesine etkisini değerlendirmek için bir regresyon analizi yapıldı. Sonuçlar, tedarik zinciri çevikliği ve şeffaflığının blockchain sisteminin benimsenmesinde güçlü ve olumlu bir etkisi olduğunu gösterdi.
Author
Yahya Ayad Shakır Shakır
Institution
How to Cite
Yahya Ayad Shakır Shakır (Yüksek Lisans Tezi). The effect of supply chain transparency and agility on intention to adopt blockchain among SMEs, 2024, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
