Top Management Support of Enterprise Systems Implementations
Notice bibliographique
Résumé
Despite the general consensus regarding the critical role of top management in the information systems (ISs) implementation process, the literature has not yet provided a clear and compelling understanding of the top management support (TMS) concept. Applying metastructuring (Orlikowski et al., 1995) as a guiding framework for understanding TMS behaviors, this paper attempts to address the gap by focusing on two key questions: (1) What supportive actions do top managers engage in during IS implementations? (2) How do these actions affect IS implementation outcomes? Analyses of in-depth case studies at two Canadian universities that had implemented a large-scale enterprise system revealed three distinct types of TMS actions: TMS - resource provision (TMSR - actions related to supplying key resources such as funds, technologies, staff, and user training programs); TMS - change management (TMSC - actions related to fostering organizational receptivity of a new IS); and TMS - vision sharing (TMSV - actions related to ensuring that lower-level managers develop a common understanding of the core objectives and ideals for the new system). Results suggest that different support behaviors exercise different influences on implementation outcomes, and that top managers need to adjust their support actions to achieve the desired outcomes. In particular, TMSR affected project completion, TMSC impacted formation of user skills and attitudes, and TMSV influenced middle manager buy-in. Theoretical and practical implications of these findings are discussed.
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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 | 0,013 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».