Predicting Intention to Adopt Interorganizational Linkages: An Institutional Perspective1
Notice bibliographique
Résumé
This study used institutional theory as a lens to understand the factors that enable the adoption of interorganizational systems. It posits that mimetic, coercive, and normative pressures existing in an institutionalized environment could influence organizational predisposition toward an information technology-based interorganizational linkage. Survey-based research was carried out to test this theory. Following questionnaire development, validation, and pretest with a pilot study, data were collected from the CEO, the CFO, and the CIO to measure the institutional pressures they faced and their intentions to adopt financial electronic data interchange (FEDI). A firm-level structural model was developed based on the CEO’s, the CFO’s, and the CIO’s data. LISREL and PLS were used for testing the measurement and structural models respectively. Results showed that all three institutional pressures— mimetic pressures, coercive pressures, and normative pressures—had a significant influence on organizational intention to adopt FEDI. Except for perceived extent of adoption among suppliers, all other subconstructs were significant in the model. These results provide strong support for institutional-based variables as predictors of adoption intention for interorganizational linkages. These findings indicate that organizations are embedded in institutional networks and call for greater attention to be directed at understanding institutional pressures when investigating information technology innovations adoption.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».