Governance of Interorganizational Information Systems: A Resource Dependence Perspective
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we examine why firms seek to control and own interorganizational information systems, or IOS. Practitioners have largely cited the issues related to control and ownership of IOS, referred to as IOS governance in this paper, as the key reason behind the failure of many IOS initiatives. We distinguish between two IOS governance modes, transactional and financial, and develop a mediated-moderation model to explain the factors influencing the governance choices. In our model, the key motivators of IOS governance are the criticality and the replaceability of the resources that firms procure, which affect IOS governance through their influence on the degree of operational integration existing between partners. We hypothesize that while resource criticality will increase the needs for financial and transactional governance because of its positive impact on operational integration, resource replaceability will negatively influence governance needs because of its negative impact on operational integration. Furthermore, technological uncertainty associated with the resources is argued to negatively impact the extent of IOS governance exercised by firms by weakening the positive impact of resource criticality and strengthening the negative impact of resource replaceability on operational integration respectively. We empirically test our model using data gathered from a survey of 159 United States manufacturing firms. Results show that resource criticality positively affects the extent of financial and transactional IOS governance by increasing the need for operational integration, whereas resource replaceability negatively affects them by reducing the need for operational integration. Furthermore, technological uncertainty creates disincentives for IOS governance primarily by weakening the positive influence of resource criticality on operational integration, while no statistically significant effect of technological uncertainty on the relationship between resource replaceability and operational integration was discerned.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».