A Model of Organizational Integration, Implementation Effort, and Performance
Notice bibliographique
Résumé
The notion of integration is central to the understanding of organizations in general as well as of contemporary phenomena such as e-commerce, virtual organizations, virtual teams, and enterprise resource planning (ERP) implementation. Yet, the concept of integration is ill-defined in the literature, and the impact of achieving high levels of integration is not well understood. The present paper addresses these issues. Drawing on the literature of several fields, this paper proposes the concept of organizational integration (OI), which is defined as the extent to which distinct and interdependent organizational components constitute a unified whole. Six types of OI are identified: two intraorganizational OI (internal-operational, internal-functional) and four interorganizational OI (external-operational-forward, external-operational-backward, external-operational-lateral, and external-functional). This paper then presents a model and develops 14 propositions to predict (1) the effort needed to implement different types of OI, (2) the impact different types of OI will have on organizational performance, and (3) how six factors (interdependence, barriers to OI, mechanisms for achieving OI, environmental turbulence, complexity reduction mechanisms, and organizational configurations) influence the relationship between OI types, implementation effort, and organizational performance. The OI framework and model are then used to develop 14 propositions for ERP implementation research and to explain the findings of recent research on integration.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».