Human-made plastics takes more than 500 years to break down and have been introduced into the ecosystem, threatening terrestrial and aquatic organisms. By 2025, there will be more than 250 million tons of plastics in the ocean. Although studies regarding microplastics have been exponentially increasing since 2015, international standards for defining the size classification for microplastics, as well as methods for qualitative/quantitative analysis have not been concluded yet. Thus, in this study, the latest trends in analytical methodologies have been reviewed. Further, the study suggests directions for future research approaches can be taken to analyze aquatic microplastics, which could be as useful information for establishing effective microplastic management policy via standardization in microplastic analysis.
This study aims to assess the quality of the EU's public diplomacy efforts through social media. Specifically, this research explores the headquarters of European public diplomacy (European External Action Service, EEAS) and its subordinate agent (EU Delegation to South Korea, EUDK). The main research question is "how coherently and effectively does the EU execute public diplomacy strategies in the third countries?'' This study employs both quantitative and qualitative approaches―the former for the results presentation and the latter for the results interpretation. The results are summarized in two points. First, both the EEAS and the EUDK maintained an objective position by posting only neutral perspectives on their social media. Second, the narratives of the main actors were the same, but the main themes were different according to their contexts. The analysis discusses the effectiveness of the EU's strategic narratives by focusing on measuring message reception. Its limited findings were that social media postings could not induce the audiences' active discussion of the EU's diplomatic performances. The conclusion suggests that the EU should identify the expectations from its global counterparts and use these to forge the Union's strategic narratives.
Purpose - An increase in automation has been as a result of digital technologies. The data will be instrumental in the determination of the services that are more necessary so that more resources can be allocated for them. The purpose of the current research is to investigate how big data utilization will help increase the profitability in the industry 4.0 era. Research design, Data, and methodology - The present research has conducted the comprehensive literature content analysis. Quantitative approaches allow respondents to decide, but qualitative methods allow them to offer more information. In the next step, respondents are given data collection equipment, and information is collected. Result - The According to qualitative literature analysis, there are five ways in which big data utilization will help increase the profitability in the industry 4.0 era. The five solutions are (1) Better Customer Insight, (2) Increased Market Intelligence, (3) Smarter Recommendations and Audience Targeting, (4) Data-driven innovation, (5) Improved Business Operations. Conclusion - Modern companies have been seeking a competitive advantage so that they can have the edge over other companies in the same industries providing the same services and products. Big data is that technology that businesses have always wanted for an extended period of time to revolutionize their operations, making their businesses more profitable.
The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
Purpose: This article focuses on exploring the associations between job satisfaction, organizational commitment, and turnover intention. Specifically, this study estimates the impacts of Vietnamese employees' job satisfaction on their organizational commitment and turnover intention in FDI enterprises. Research design, data and methodology: The measures are adapted from previous studies to develop a questionnaire with a seven-point Likert scale. The dataset is directly collected from 227 respondents who are employees at FDI enterprises situated in the North of Vietnam. The dataset is analyzed by quantitative approaches using SPSS 24.0 and AMOS 24.0. Results: The results show that while turnover intention is positively correlated with monthly income, it is negatively correlated with job satisfaction and organizational commitment. Also, organizational commitment is positively associated with job satisfaction among employees at FDI enterprises in Vietnam. Conclusions: The findings of this study will serve as useful references for administrators of FDI enterprises and policymakers to promote employees' job satisfaction and retain skilled employees.
MUHIDIASTU, Naufal;MANI, La;RASYID, Fariz Ubaidillah;ZHAFIRAH, Hanan;ARAS, Muhammad
Journal of Distribution Science
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v.20
no.1
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pp.55-65
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2022
Purpose: This article discusses public acceptance in the information distribution of Copyright Law no. 28 of 2014 and Government Regulation No. 56 of 2021 in Indonesia concerning the commercial use of music. Hospitality industry is one of the most affected by this regulations, which some hotelsrefused to comply. To get royalties, LMKN approaches with socialization either directly or indirectly to commercial music users. Research design, data and methodology: Quantitative survey by distributing questionnaires, then testing the validity and reliability tests using the SmartPLS application. The population studied were Hotels on Java and Bali Island in Indonesia. The research sample is 100 hotels. Result: R-Square value of 0.706 for the construct (Y) User Response which means that (X) Socialization can explain the variance (Y) User Response of 70.3%. This shows that the level of influence (X) Socialization has an effect on (Y) User Response. Conclusion: User responses regarding the distribution information of the Act indicate the need for socialization, because socialization provides literacy to the public. More frequent socialization will provide a good opportunity to increase the response of commercial music users.
Cobanoglu, Cihan;Terrah, Abraham;Hsu, Meng-Jun;Corte, Valentina Della;Gaudio, Giovanna Del
Journal of Smart Tourism
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v.2
no.1
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pp.21-31
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2022
This review paper aims at providing a systematic analysis of articles published in various journals and related to the uses and business applications of big data. The goal is to provide a holistic picture of the place of big data in the tourism industry. The reviewed articles have been selected for the period 2013-2020 and have been classified into 8 broad categories namely business strategy and firm performance; banking and finance; healthcare; hospitality; networks and telecommunications; urbanism and infrastructures; law and legal regulations; and government. While the categories are reflective of components of tourism industries and infrastructures, the meta-analysis is organized around 3 broad themes: preferred research contexts, conceptual developments, and methods used to research big data business applications. Main findings revealed that firm performance and healthcare remain popular contexts of research in the big data realm, but also demonstrated a prominence of qualitative methods over mixed and quantitative methods for the period 2013-2020. Scholars have also investigated topics involving the notions of competitive advantage, supply chain management, smart cities, but also ethics and privacy issues as related to the use of big data.
Tooth surface shape error is an important parameter in gear accuracy evaluation. When tooth surface shape error is measured by laser interferometry, the gear interferogram is highly distorted and the gray level distribution is not uniform. Therefore, it is important for gear interferometry to extract the foreground region from the gear interference fringe image directly and accurately. This paper presents an approach for foreground extraction in gear interference images by leveraging the sinusoidal variation characteristics shown by the interference fringes. A gray level mask with an adaptive threshold is established to capture the relevant features, while a local variance evaluation function is employed to analyze the fluctuation state of the interference image and derive a repair mask. By combining these masks, the foreground region is directly extracted. Comparative evaluations using qualitative and quantitative assessment methods are performed to compare the proposed algorithm with both reference results and traditional approaches. The experimental findings reveal a remarkable degree of matching between the algorithm and the reference results. As a result, this method shows great potential for widespread application in the foreground extraction of gear interference images.
There is increasing awareness in the international alliance literature that the firm performance effects of the alliance portfolio go beyond the effects of the individual alliances. I enrich this nascent perspective by developing a alliance portfolio composition framework based on the alliance portfolio dimensions - underpinned by the simultaneity of quantitative and qualitative factors in international portfolio - that enhances firms' financial performance. This paper assesses the impact on firm performance of composing the alliance dimension within a firm's international alliance portfolio. In an unbalanced panel data analysis with fixed effects of the performance of 502 firms operating in the Korean manufacturing industry during 2011-2017, I test whether firm's three dimension of international alliance portfolio affect on firm financial performance. I find that the intensity of international alliance have significantly positive effect on the firm performance. And following the moderating analysis of three portfolio dimension-functional, relational, and attribute, all of each three international alliance portfolio has positive moderating effects on the relationship between the alliance intensity and firm performance. These results indicate that firms should consider and form simultaneous approaches to exploit the international alliance based on the alliance portfolio dimensions with intensity of alliance portfolio.
Bubble columns are widely encountered in several industries, especially in the field of nuclear safety. The Eulerian-Eulerian and the Eulerian-Lagrangian methods are commonly used to investigate bubble columns. Eulerian approaches require additional tasks such as strict volume conservation at the interface and a predefined well-structured grid. In contrast, the Lagrangian approach can be easily implemented. Hence, we introduce a fully Lagrangian approach for the simulation of bubble columns using the discrete bubble model (DBM) and moving particle semi-implicit (MPS) methods. Additionally, we propose a rigorous method to estimate the volume fraction accurately, and verified it through experimental data and analytical results. The MPS method was compared with the experimental data of Dambreak. The DBM was verified by analyzing the terminal velocity of a single bubble for each bubble size. It agreed with the analytical results for each of the four drag correlations. Additionally, the improved method for calculating the volume fraction showed agreement with the Ergun equation for the pressure drop in a packed bed. The implemented MPS-DBM was used to simulate the bubble column, and the results were compared with the experimental results. We demonstrated that the MPS-DBM was in quantitative agreement with the experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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