The relationship between interorganizational information systems and operations performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to explore the relationship between interorganizational information system (IOIS) adoption in supplier coordination and operations performance improvements. Design/methodology/approach The paper focuses on the association between dyadic and multilateral IOISs and improvements in performance priorities associated with stable and dynamic supply networks, using data on 201 manufacturers in 13 countries from the international manufacturing strategy survey (IMSS) database. Regression models were used to test relationships between IOIS adoption and operations performance improvements. Findings Analysis indicates that dyadic IOISs appear to be more associated with the performance priorities of stable supply chains (cost, delivery, and quality), while multilateral IOISs appear to be more associated with the performance priorities of dynamic supply chains (flexibility and quality). Research limitations/implications Survey data were collected in the years 2000 and 2001. Some of the conclusions might be reassessed in light of recent developments in information technology. Data were limited to medium/large manufacturers of fabricated metal products, machinery, and equipment. Practical implications Findings suggest that the choice of IOISs must follow the company's product portfolio and supply chain configuration. Dynamic networks with innovative products may benefit from multilateral IOISs; stable networks with functional products may benefit from dyadic IOISs. Originality/value This appears to be the first study to provide empirical evidence to performance effects of IOISs in light of existing supply chain frameworks.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».