The purpose of this study was to examine the moderating effect of self esteem on the link between social support(e.g. from family, friends and significant others) and career decision-making level of youth in residential care. Data for this study were collected from 14 nationwide institutions between June 10th to June 20th, 2008. Selfreporting surveys were employed to gather information from 412 sources within these institutions. Collected data were analyzed by SPSS program(12.0). The results were as follows: Stepwise multiple regression showed that self-esteem could be used to predict career decision-making level($\beta$ = -.262, p < .001). Furthermore, self-esteem had a moderating effect on the relationship between social support and career decision-making level($\beta$ = -.749, p < .001). Specifically, self-esteem and the scale of social support from family, friedns or significant others had a moderating effect on career decision-making level($\beta$ = - .118, p < .001). The implication of these findings on career decision-making intervention of youth in residential care and future research priorities are discussed.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.377-389
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2021
This study aims at investigating the effects of big accounting data on the sustainable business growth of listed firms in Thailand. In addition, it examines the mediating effects of accounting information quality and decision-making effectiveness and the moderating effects of digital innovation on the research relationships. The study's useful samples are the 289 listed Thai companies. To examine the research relationships, the structural equation model and multiple regression analysis are used in this study. According to the results of this study, big accounting data has a significant effect on accounting information quality, decision-making effectiveness, and sustainable business growth. Next, accounting information quality significantly affects decision-making effectiveness and sustainable business growth. Similarly, decision-making effectiveness significantly affects sustainable business growth. Both accounting information quality and decision-making effectiveness mediate the big accounting data-sustainable business growth relationships. Lastly, digital innovation moderates the effects of accounting information quality and decision-making effectiveness on sustainable business growth. Accordingly, In conclusion, big accounting data has emerged as a key source of sustainable competitive advantage. As a result, to succeed in competitive environments, businesses must have a thorough understanding of big accounting data.
Recently, in power system studies, Multiple Energy Carriers (MECs) such as Energy Hub has been broadly utilized in power system planners and operators. Particularly, Energy Hub performs one of the most important role as the intermediate in implementing the MECs. However, it still needs to be put under examination in both modeling and operating concerns. For instance, a probabilistic optimization model is treated by a robust global optimization technique such as multi-agent genetic algorithm (MAGA) which can support the online economic dispatch of MECs. MAGA also reduces the inevitable uncertainty caused by the integration of selected input energy carriers. However, MAGA only considers current state of the integration of selected input energy carriers in conjunctive with the condition of smart grid environments for decision making in Energy Hub. Thus, in this paper, we propose an immune algorithm based Multiple Energy Carriers System which can adopt the learning process in order to make a self decision making in Energy Hub. In particular, the proposed immune algorithm considers the previous state, the current state, and the future state of the selected input energy carriers in order to predict the next decision making of Energy Hub based on the probabilistic optimization model. The below figure shows the proposed immune algorithm based Multiple Energy Carriers System. Finally, we will compare the online economic dispatch of MECs of two algorithms such as MAGA and immune algorithm based MECs by using Real Time Digital Simulator (RTDS).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제26권2호
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pp.55-61
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2003
The purpose of this paper is to propose a method for selecting the preferred alternatives of Multiple- Attribute Decision-Making(MADM) problem using the Entropy measure. A decision-maker who wants to estimate exactly the weight to be applied to her/his MADM problem is usually confronted with the embarrassing situation where, although there exist a variety of weighting methods, it is hard to find a right procedure to choose a pertinent value To remedy this uncomfortable situation, the Entropy measure commonly used in information theory, Is proposed as a tool that can be used by decision-makers to more efficiently select the preferred alternatives. As a result, the method proposed in the paper can be significant in that relatively easy to understand by decision-makers.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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pp.375-383
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2000
This research suggests an interactive methodology fur multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the World Wide Web environment. Our methodology lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the web environment. Only the partial weak order of variables and objectives from the group decision makers are enough for searching the best compromising solution. For such a purpose, we expand the Dror and Gass algorithm to the group decision context. And we suggest the system architecture of a web-based GDSS fur the implementation of our methodology.
This study is a one-group pre-post experimental design that investigates the effects of a practice-based learning program with multiple components on the clinical competence of nursing students, and clinical decision-making. From May 4 to 29, 2020, a total of 60 third-year nursing students with no clinical practice experience were divided into two teams and participated in multi-component practice-based education for two weeks each, and the data of the final 51 students were included in the analysis. Following the practicum, there was a significant increase in clinical competence (t=-4.74, p<.001) and self-confidence in clinical decision-making (t=-8.41, p<.001), and a decrease in anxiety related to clinical decision-making (t=2.54, p=.014). The findings suggest that a multi-component, practice-based learning approach for nursing students can enhance their clinical competence, reduce preclincal anxiety and increase confidence in clinical decision-making in patient care.
International conference on construction engineering and project management
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1503-1508
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2009
The paradigm of urban generation does not lie in physical development/maintenance such as urban redevelopment any more. The paradigm is shifting to balanced activation of administration / management functions including central commerce/business functions, broad culture/tourism functions, international functions and adequate level of residence functions. The urban regeneration project aims to restore functions of cities by physical/environmental, living/cultural and industrial/economical regeneration and is managed differently from existing projects in that it includes multiple sub-projects in it. The overall projects management should be by managing the value sought by the urban regeneration project and multiple other sub-projects. The objective of this study is to present various methods of value management in order to avoid conflicts between various objectives within the said project. It aims to provide the value management methods for decision making by understanding correlatedness between values of various projects and prioritizing them.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제21권45호
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pp.11-23
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1998
This paper presents a more efficient evaluation of alternatives by use of multi-criteria decision making methodlogy under fuzzy intersectional dependence relations. The performance evaluation of most systems such as weapons, enterprise systems etc. are multiple criteria decision making problems. The descriptions and judgements on these systems are usually linguistic and fuzzy. The traditional methods of Analytic Hierarchy Process(AHP) are mainly used in crisp(non-fuzzy) decision applications with a very unbalanced scale of judgements and rank reversal. To overcome these problems, we will propose a new, general decision making method for evaluation models using fuzzy AHP(FAHP) under fuzzy intersectional dependence relations. The T.M.S alternatives A, B and C will be evaluted by the Fuzzy Analytic Hierachy Process (FAHP) based on entropy weight in this study. We will use symmetric triangular fuzzy numbers to indicate the relative strength of the elements in the hierachy and degree of intersection between criteria. These problems are evaluated by five criteria : tactical criteria, technology criteria, maintenance criteria, economy criteria, advacement criteria.
Providing information on corporate level decision making for multiple decision makers in a consistent way is essential in Decision Support Systems. However, since the decision makers have different background and knowledge, the models used by them are also different in representation models. This makes the decision makers require a lot of efforts for model integration in an integrated decision making. The purpose of this paper is to propose an integration mechanism for synthetic use of multi-abstraction level decision making models. The proposed integration mechanism consists of model interpretation phase, model transformation phase and model integration phase. Specifically, the model transformation phase is divided into model tightening mode which gather information to makes a model transformed into upper level model, and model relaxing mode which makes lower level model.
The purpose of the study was to investigate the influencing factors of autonomy preference on decision-making among chronic disease patients. Data were collected from 522 chronic disease patient and it was analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple linear regression, using SPSS 26.0 ver. program. Significant factor influencing decision-making preference was health concern (β=-.17, p<.001), and factors influencing information-seeking preference were gender (β=-.20, p<.001) and number of questions during the treatment (β=.09, p=.030). Healthcare providers should take into account the characteristics of patients and establishment of a strategy to improve the quality of communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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