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Enregistrement W2074954868 · doi:10.1057/jit.2010.34

Managing Erp System Risk in SMEs: A Multiple Case Study

2011· article· en· W2074954868 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorContext (archaeology)Soft systems methodologyRisk managementEnterprise resource planningProcess (computing)Process managementBusinessInformation systemSmall and medium-sized enterprisesOrder (exchange)Knowledge managementComputer scienceBusiness processRisk analysis (engineering)Management information systemsMarketingWork in processFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ERP systems are increasingly accessible to small and medium-sized enterprises (SMEs). If the potential benefits of these systems are significant, the same applies to the risk associated with their implementation. A number of authors emphasize that IS risk management is most effective when it is initiated at the earliest possible moment in the system's lifecycle, that is, at the adoption phase. But how do SMEs actually manage the risk of ERP implementation during the ERP adoption process? The research objectives are (1) to identify and describe the influence of the SMEs’ context on their implementation risk exposure, and (2) to understand whether and how, within the adoption process, SMEs actually manage the risk of implementing an ERP system supplied by an ERP vendor, with open source software, or through in-house development. In order to do so, four case studies of SMEs having implemented an ERP system were undertaken. The study shows that to manage risk at the adoption stage, SMEs can proceed in a rather intuitive, informal and unstructured manner, that is explicitly based however upon an architecture of basic principles, policies and practices.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,235 · 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