The critical success factors (CSFs) for Enterprise Software contract negotiations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – As the wrong Enterprise Software (ES) acquisition can lead an organization with chronically exceeded budgets and settling for minimum returns, so can an unfavorable contractual agreement. Often the acquiring organizations become vulnerable to risks and mistakes as the software contracts are habitually written using legal terminologies and mainly to the advantage of the vendor. To avoid costly ES contracting mistakes, the purpose of this paper is to empirically identify the critical success factors (CSFs) of contracting in the context of ES acquisition. Design/methodology/approach – A questionnaire survey was conducted to gather the data for this study. Statistical analysis conducted for this study include descriptive statistics, factor analysis with reliability and validity tests and nonparametric test. Findings – The five key factors are: contractual assurance, forward compatibility and licensing; right to use, own and use of own, confidentiality and payment; software acceptance; license assignment; and vendor obligation for intellectual property. The research and managerial implications of these factors are given in discussion. Research limitations/implications – As with most empirical studies, the subjectivity of the opinion of respondents from only two industries presents some limitations to generalization. Another limitation is the respondent has been asked for the degree of criticality for each of the contracting issue given in the questionnaire. There could be critical issues other than the listed ones which are more specific to the organization. Practical implications – The results can be used by managers to improve their understanding on the critical contractual issues in ES acquisition negotiations. Originality/value – The significant value of this study identifies the CSFs for ES contract negotiations while acquiring the software.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle