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Enregistrement W2104132592 · doi:10.1287/orsc.1050.0118

A Model of Organizational Integration, Implementation Effort, and Performance

2005· article· en· W2104132592 sur OpenAlexaff
Henri Barki, Alain Pinsonneault

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensMcGill UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterdependenceKnowledge managementOrganizational performanceComputer scienceProcess managementBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations481
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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