An actor‐dependency technique for analyzing and modeling early‐phase requirements of organizational change management due to information systems adoption
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 Because of the competitive economy, organizations today seek to rationalize, innovate and adapt to changing environments and circumstances as part of business process reengineering (BPR) efforts. Irrespective of the process reengineering program selected and the technique used to model it, BPR brings with it the issues of organizational and process changes, which involves managing organizational changes (also called “change management”). Change management is non‐trivial, as organizational changes are difficult to accomplish. Though some attempt has been made to model change management in enterprise information systems using conventional conceptual modeling techniques, they have just addressed “what” a change process is like, and they do not address “why” the process is the way it is. Design/methodology/approach The approach presents an actor‐dependency‐based technique for analyzing and modeling early‐phase requirements of organizational change management that provides the motivations, intents, and rationales behind the entities and activities. Findings A case study illustrates this approach. Originality/value This approach is novel in the sense that there is no similar intentional modeling approach for change management to the best of our knowledge. The approach is expected to be valuable because using this approach one can reason about the opportunities and changes that are associated with BPR and can incorporate prominently the issues related to change in the process of system analysis and design.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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