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Enregistrement W19820219 · doi:10.3899/jrheum.090175

Exploring the use of social capital to support technology adoption and implementation

2008· dissertation· en· W19820219 sur OpenAlexvenueno aff
Lynne Janine Hamre

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalSocial network (sociolinguistics)Knowledge managementConstruct (python library)Social network analysisImplementationCentralitySocial influenceBusinessPsychologyComputer scienceSociologySocial psychologySocial scienceSocial mediaWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information System (IS) implementations are a risky business with studies showing only a 16%-29% success rate. This research explores the use of social capital to support technology implementations. This research brings together two distinct bodies of knowledge: social network analysis (SNA) and technology acceptance models, in order to better understand the relationship between social capital and technology acceptance. The first aspect of the research looks at social network centrality and influence measures as an alternative means to measure social influence in the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. The social influence construct has proven to be inconsistent in past research. An individual‟s decision to adopt a new technology is influenced by their social context or the informal social network within which they work. The social capital of others influences their attitudes and decision to adopt a new technology. Social Capital, as measured through social network analysis, could be substituted for the social influence construct of the UTAUT model. Two revised UTAUT models are developed and tested. The second aspect of this research uses social capital to inform membership of a Community of Practice (CoP) to support a Finance Management System implementation in a higher education organization. SNA can be used to gain an understanding of the social network and identify individuals with high social capital. There is growing evidence that CoP support successful organizational change initiatives but it is less clear how CoP membership might be determined. SNA provides an evidence-based approach to CoP formation. The IS implementation cases described in the paper demonstrate an innovative approach to IS implementation grounded in social capital and technology acceptance research that add to the body of knowledge in both theory and practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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