Studies show that time pressure affects the purchase decision-making process of consumers. However, in the case of apparel shopping, few studies have looked into the influence of time pressure on the purchase decision-making process. This study aims to determine how perceived time pressure in apparel shopping, time pressure situations, and product type and the interactions between these variables influence the clothing purchase process. An empirical study was conducted among males and females in their 20s and 30s. Perceived time pressure in apparel shopping was measured using four items. Time pressure situations and product types were given in the form of scenarios. A $2{\times}2{\times}2$ experimental design was used, and perceived time pressure in apparel shopping, time pressure situations, and product type were used to create eight different situations. The dependent variables included decision-making speed, anticipated regret, and anticipated purchase satisfaction. Data from 512 subjects were collected through an online data collection. Results showed that the high perceived time pressure group and the shopping situation with time pressure involved a significantly high level of decision-making time, anticipated regret, and anticipated purchase satisfaction. Marketers must understand the real-time pressure situations of consumers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.2
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
Business process reengineering(BPR) aims at a radical redesign of our business processes in order to achieve dramatic improvements in their performance. However, the fact that many BPR projects have failed hesitates the companies who have started to use BPR or who are planning to do so. Implementing a radical plan from a cross-functional perspective needs a more careful consideration of process vision, preventive measures and contigency plan. Our research suggests to use a visual decision making process (VDMP) in the development of a process vision and implementation plan. A BPR project of Carlaon School of Mnagement (CSOM) at the University of Minnesota is illustrated to show our suggested methodology.
Various organizational factors effect successful implementation of IT enabled business transformation. Among them, the most critical success factor is deemed to overcoming change management problem. Lots of studies have been made on implementation methodologies and business process formalizations to encourage organizational members to accept new business process changes. However, the logic of process redesign still depends on qualitative problem solving techniques mostly depending on basically human intuition such as brainstorming, cause-and-effect analysis, and so on. In this paper, we develop algorithmic procedure applicable to designing various business process changes such as process automation, business process resequencing, and more radical process integration. The framework is employed from dynamic programming approach in the literature, which is based on the decision making paradigm of organizations to abstract business processes as quantitative decision models. As such, our research can fill the gap of limited development of theory based analytic methodologies for business process design, by providing objective rationale to reach the consensus among the organizational members including senior management.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.7
no.2
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pp.19-33
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2017
Various forms of procurement are open to companies when constructing new owner-occupied properties. The selection of a form of procurement is an important decision-making problem for companies and their Corporate Real Estate Management (CREM) departments. With this in mind, a decision support tool has been developed to optimise the outcome and success of company's proposed real estate development projects and is presented in this paper. This model can also be used for current real estate portfolios to optimise returns in the long term. In pursuit of this objective and in order to provide an academic basis for this study, decision-relevant goals and parameters were initially identified from the referenced literature used in our research. These were subsequently evaluated in a case study of a corporate development project and identified as specific decision criteria from the perspective of the CREM. The investigation identified 15 criteria that are relevant to the corporate decision-making process in procuring and/or developing property. A model for supporting and resolving decision-making problems of this type was derived from decision theory. In this paper, a decision-making tool is presented that takes into account all the decision criteria from the CREM point of view for the first time. This model should therefore serve as an aid in implementing the decision-making process for the development of real estate projects in a more structured and transparent manner.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.15
no.2
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pp.275-283
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2009
Purpose: This study investigated the effects of reeducation of nursing process on nurses' expertise, critical thinking disposition, and clinical decision making. Methods: Data were collected from March to June, 2007. The subjects were 47 Academic Credit Bank System Student Nurses. They were taught 'nursing process' during 1 semester(15weeks). 47 nurses were divided into three groups according to clinical experience(under 3 years, 3 to under 5 years, 5 years or more). After 15 weeks, the effects of education were compared using a paired t-test between pre-test and post-test. Results: There was a significant difference in the 3 to under 5 years experienced nurses's expertise(t=-3.659, p=.004) between the pre-test and post-test. There was a significant difference in the 5 years or more experienced nurses's expertise(t=-5.781, p<.001) and critical thinking disposition(t=-3.345, p=.003) between the pre-test and post-test. There were no significant differences in clinical decision making(accuracy, proficiency, and confidence) of 3 groups. Conclusion: Reeducation of nursing process is a valuable teaching and an evaluation strategy for 5 years or more experienced nurses to improve expertise and critical thinking disposition. We need to develop continuing education program for improving nurses' clinical decision making.
Zafar, Amna;Akbar, Ali Hammad;Akram, Beenish Ayesha
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.2
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pp.536-564
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2019
Soft faults are inherent in wireless sensor networks (WSNs) due to external and internal errors. The failure of processes in a protocol stack are caused by errors on various layers. In this work, impact of errors and channel misbehavior on process execution is investigated to provide an error classification mechanism. Considering implementation of WSN protocol stack, inter-process correlations of stacked and peer layer processes are modeled. The proposed model is realized through local and global decision trees for fault diagnosis. A hybrid framework is proposed to implement local decision tree on sensor nodes and global decision tree on diagnostic cluster head. Local decision tree is employed to diagnose critical failures due to errors in stacked processes at node level. Global decision tree, diagnoses critical failures due to errors in peer layer processes at network level. The proposed model has been analyzed using fault tree analysis. The framework implementation has been done in Castalia. Simulation results validate the inter-process correlation model-based fault diagnosis. The hybrid framework distributes processing load on sensor nodes and diagnostic cluster head in a decentralized way, reducing communication overhead.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.66-73
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2013
Analytical Hierarchy Process (AHP) is a famous method amongst Multi Criteria Decision Making (MCDM), set up by Saaty in 1980. AHP can be determined as a methodology of hierarchical analysis following reasonable decision making with make simpler a difficult crisis. Decision making in systems of Safety management concerned multipart challenges. AHP is process for get better the composite decisions understanding with analyzes of the problem in a structure of hierarchy. The integration all of applicable decision criteria, their pair wise judgment permits the decision maker to establish the trade-offs amongst objectives. In recent years, Malaysian's economy and infrastructure development have significantly and rapidly risen. The construction industry continues to play a major role in this development as many construction activities have been carried out to meet the high demands of the expansive market. However, the construction industry has faced a wide range of challenges, one of which is the frequent occurrences of accidents at the workplace. An effective safety program can substantially reduce accidents because it can help management to build up safer means of operations and create safe working environments for the workers. Furthermore, by having an effective safety programs, good safety culture can be embedded in organization because it can encourage mutual cooperation between management and workers in the operations of the programs and decisions that affect their safety and health. The focus of this research is development methodology of Analytics Hierarchy Process (AHP) in construction safety factors and investigates the levels of some effective elements in SMS in Malaysian construction industries.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.3
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pp.625-632
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2012
Real Estate investment decision process make a purpose of the investment, the investment environment, cost convenience ananlysis and the investment validity. For this, Real Estate investment intention decision has investment ananlysis and grope for practice. therefore this paper has a purpose for Real Estate investment decision process that solve the more than brilliant course about Real Estate investment.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.15
no.1
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pp.139-152
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2008
Recently organizations identify information security as one of essential means for gaining competitive advantage. However, they do not actively increase investment in this area because they consider spending for information security as a cost rather than an investment. This is because organizations don't have a clear understanding of information security objectives which can be achieved through investment, and they don't have criteria for alternatives which can be considered in information security investment decision-making. In this paper we propose to model the decision-making process of information security investment by the AHP (Analytic Hierarchy Process). The results will show that availability is the most important criterion for the decision of information security alternatives, and intrusion detection is the most important information security alternative. We hope that the results of this paper provide a guideline for clear decision-making in information security investment.
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