A framework for research on e‐learning assimilation in SMEs: a strategic perspective
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 This study aims to propose an integrative conceptual framework of e‐learning adoption and assimilation that is adapted to the specific context of small to medium‐sized enterprises (SMEs). Design/methodology/approach The literature on the state of e‐learning usage in SMEs and on the IT adoption and assimilation factors that can be specifically applied to e‐learning adoption and assimilation in this context are reviewed. These factors are then integrated within a research framework, and a set of 20 propositions formulated. Findings The paper identifies the technological, organizational and environmental factors that are likely to favor or hinder e‐learning adoption and assimilation in SMEs, as well as the interaction among these factors. Research limitations/implications The integrative framework and the 20 propositions that emanate from it constitute the conceptual foundation for a research program and hypotheses on the adoption and assimilation of e‐learning in SMEs. Practical implications This study offers managers a frame of reference to analyze their firm's situation before initiating an e‐learning program by highlighting key adoption and assimilation factors in the specific context of SMEs. Originality/value This study proposes an integrative conceptual framework of e‐learning adoption and assimilation that is adapted to the specific context of SMEs.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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