A snapshot of key information systems (IS) issues in Estonian organizations for the 2000s
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to highlight key information system (IS) issues in Estonian organizations for the mid‐2000s. This research is a follow‐up to an initial effort in the country in 1993, in which a similar theme was investigated. The primary objective of this present study was to compare and contrast the findings in the previous study with the present effort. Design/methodology/approach The Delphi method was used. Viewpoints of both information technology (IT) professionals and non‐IT professionals (business managers) in the country were sought across two rounds of the Delphi method. Findings The findings suggest the following: the past decade has produced salient changes in the ranking of key IS issues for Estonia; it appears that there is a convergence of opinions on key IS issues in both the Estonian public and private sectors; and there are significant differences in key IS issues across professional groupings (IT and non‐IT). Research limitations/implications The ranking of issues as opposed to rating issues was used in the data analysis. Ranking items is more challenging to participants and might be a limiting factor. The sample size of this study is small and perhaps a larger sample would yield better insights. Practical implications Those in charge of IT resources in Estonian organizations, as well as policy makers in the country, may benefit from the information provided herein. Such insights may facilitate better understanding of current key IS issues in the country. Originality/value This research offers a snapshot of key IS issues in Estonian organizations for the mid‐2000s. More importantly, this work complements a prior study on the same topic that was conducted in the country in the 1990s.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».