A CAPABILITY MATURITY MODEL OF INFORMATION TECHNOLOGY OUTSOURCING RELATIONSHIPS: A VENDOR PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Information technology outsourcing relationships between clients and suppliers are generally embedded into formal contracts. The empirical literature on contracting usually assumes that contractual completeness is difficult to achieve due to the transaction costs of describing—or of even foreseeing—the possible states of nature in advance. Little research has been done on the on-going set of processes during the life of the client/supplier relationship in the post phase of the contract where unforeseen contingencies and events emerge. Hence, a process improvement framework for studying IT outsourcing relationships is needed to provide more detailed metrics for assessing and managing the maturity level of IT outsourcing relationships. The purpose of this paper is to develop and validate an evolutionary process improvement model to manage relationships between clients and suppliers in the context of information technology outsourcing. We call this model the Capability Maturity Model of Information Technology Outsourcing Relationships (CMMITOR). The model presents the key elements of maturity in IT outsourcing relationships from an ad hoc stage, immature relationship management processes to highly mature and disciplined ones. The preliminary results show that the process-view of IT relationships is suited for this purpose. Key process areas were identified and refined through a card sorting procedure. The validation of the resultant model is underway through a field study of ten IT outsourcing relationships. Implications for research and practice are discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».