Notice bibliographique
Résumé
Purpose ERP systems continue to fail. One success factor that has received little attention in the literature is cultural fit – which emphasizes the need for ERP systems to be chosen and adapted to current organizational practices. However, the dynamics behind culture and its fit with ERP require investigation. This paper aims to fills this gap. Design/methodology/approach The paper draws upon cultural and linguistic concepts from Antonio Gramsci to consider how consent is achieved in ERP implementation projects. These concepts include positive (integral) and negative (decadent and minimal) hegemony, as well as the production and effects of normative and spontaneous grammars. The paper examined the implementation of an ERP in a logistics company, using interview and documentary evidence. Findings The findings reveal that, while consensus is apparently achieved across disparate groups and interests, it is achieved through the use of phrases which marginalized groups by their abstract and rhetorical nature. This implementation process allowed for the subordination of local interests, making it difficult to form alternative responses. It is concluded that decadent and minimal hegemonies prevailed, instead of an integral hegemony formed through continuous negotiation and debate across sub‐groups. Research limitations/implications The paper suggests that studies of ERP implementation using Gramsci's concepts of negative (minimal and decadent) and positive (integral) hegemonies, that influence cultural fit, can aid the study of positive and negative forms of consent. Practical implications The paper illustrates how cultural fit during ERP implementation could be achieved through technical and cultural change‐based grammars and languages which allow broad democratic participation. Originality/value This paper illustrates the value of Gramsci's concepts in IS research, and provides valuable insights into the dynamics of “cultural fit”.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,055 |
| Communication savante | 0,013 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».