A snapshot of key information systems (IS) issues in Estonian organizations for the 2000s
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 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.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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