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Enregistrement W2059266011 · doi:10.1080/10919392.2013.807714

Innovation Capability and Performance Of Manufacturing SME<scp>s</scp>: The Paradoxical Effect of IT Integration

2013· article· en· W2059266011 sur OpenAlexaffabout
Louis Raymond, François Bergeron, Anne‐Marie Croteau

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Computing and Electronic Commerce · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProductivityIndustrial organizationManufacturingExploitConstruct (python library)Formative assessmentKnowledge managementResource (disambiguation)Enterprise resource planningSmall and medium-sized enterprisesManufacturing sectorSurvey data collectionProcess managementComputer scienceMarketingEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In theory, IT integration through applications such as enterprise resource planning, manufacturing resource planning, and electronic data interchange provides an organization with the ability to exploit innovation capabilities. Based on survey data obtained from 309 Canadian manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs), this study aims to identify the enabling effect of IT integration on the innovation capability of manufacturing SMEs—in terms of growth and productivity outcomes—and to verify if this effect is subject to industry influences. While the firm's innovation capability was found, as expected, to be positively related to the growth and productivity of manufacturing SMEs, the results underline paradoxical effects of IT integration in this regard. While IT integration was not seen to enable the innovation capability of manufacturing SMEs in terms of growth, it was seen to have a disabling effect on this same capability with regard to productivity.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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