An Investigation of Information Systems Use Patterns: Technological Events as Triggers, The Effect of Time, and Consequences for Performance1
Notice bibliographique
Résumé
Information systems use represents one of the core concepts defining the discipline. In this article, we develop a rich conceptualization of IS use patterns as individuals’ emotions, cognition, and behaviors while employing an information technology to accomplish a work-related task. By combining two novel perspectives—the affect–object paradigm and automaticity—with coping theory, we theorize how different patterns appear and disappear as a result of different IT events—expected and discrepant—as well as over time, and how these patterns influence short-term performance. In order to test our hypotheses, we conducted two studies, one qualitative and the other quantitative, that combined different methods (e.g., open-ended questions, physiological data, videos, protocol analysis) to study the influence of expected and discrepant events. The synergistic properties of the two studies demonstrate the existence of two IS use patterns, automatic and adjusting. Most interactions are automatic, and adjusting patterns, triggered by discrepant IT events, fade over time and transition into automatic ones. Further, automatic patterns result in enhanced short-term performance, while adjusting ones do not. Our conceptualization of IS use patterns is useful because it addresses important questions (such as why negative IT perceptions persist) and clarifies that it is how (rather than how much) people use IT that is pertinent for performance.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».