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Enregistrement W2030312109 · doi:10.1057/jit.2012.13

Mindfully Resisting the Bandwagon: Reconceptualising IT Innovation Assimilation in Highly Turbulent Environments

2012· article· en· W2030312109 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Wolf, Roman Beck, Immanuel Pahlke

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBandwagon effectDynamismFinancial servicesMimicryMarketingFinancial crisisBusinessEconomicsPublic relationsIndustrial organizationKnowledge managementPsychologyEcologyFinancePolitical scienceSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental turbulence (ET), as exemplified by the recent financial crisis between 2007 and 2009, leads to a high degree of uncertainty, and fosters mimicry and resulting bandwagon phenomena in information technology (IT) innovation assimilation processes. In these highly turbulent environments, ‘mindless’ IT innovation assimilation by participating organizations plays a major role in the manifestation and facilitation of mimetic influences. Even in less turbulent economic cycles, highly turbulent industries such as the financial services industry have to deal with demanding IT innovation assimilation processes, and are exposed to varying levels of ET and mimicry. Drawing upon the theory of dynamic capabilities, organizational mindfulness (OM) is one viable means to mitigate the potentially negative consequences of mimetic behaviour. Here, mindful organizations are more successful in overcoming situations of high dynamism, and sometimes are even able to exploit them. So far, little empirical research has been conducted to quantify the influence of OM in scenarios of high dynamism and mimicry. On the basis of 302 complete responses from senior IT managers in the financial services industry from the Anglo-Saxon countries (the United States, Canada and the United Kingdom), this research contributes to a deeper understanding of the interaction of OM with institutional pressures against the background of ET.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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