Critical Realism and Affordances: Theorizing IT-Associated Organizational Change Processes1
Notice bibliographique
Résumé
Convincing arguments for using critical realism as an underpinning for theories of IT-associated organizational change have appeared in the Information Systems literature. A central task in developing such theories is to uncover the generative mechanisms by which IT is implicated in organizational change processes, but to do so, we must explain how critical realism’s concept of generative mechanisms applies in an IS context. Similarly, convincing arguments have been made for using Gibson’s (1986) affordance theory from ecological psychology for developing theories of IT-associated organizational change, but this effort has been hampered due to insufficient attention to the ontological status of affordances. In this paper, we argue that affordances are the generative mechanisms we need to specify and explain how affordances are a specific type of generative mechanism. We use the core principles of critical realism to argue how affordances arise in the real domain from the relation between the complex assemblages of organizations and of IT artifacts, how affordances are actualized over time by organizational actors, and how these actualizations lead to the various effects we observe in the empirical domain. After presenting these arguments, we reanalyze two published cases in the literature, those of ACRO and Autoworks, to illustrate how affordance-based theories informed by critical realism enhance our ability to explain IT-associated organizational change. These examples show how researchers using this approach should proceed, and how managers can use these ideas to diagnose and address IT implementation problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,057 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».