ERP Institutionalisation- A Quantitative Data Analysis Using The Integrative Framework of IS Theories
Notice bibliographique
Résumé
There is a wide agreement that IT projects have disappointing success rates and often generate less value than originally promised.In the context of ERP systems, the same statistical reports exist which demonstrate an overwhelming number of failures in ERP implementations.A thorough review of IS literature, however, leads us to believe that organisations that broadly deploy and routinise IT (in particular, ERPs) into their day-today work procedures realise the greatest productivity benefit and business values, and in return perceive to be more successful.The stage wherein ERP is fully assimilated, widely accepted and routinised is also referred to as institutionalised ERP in the extant IS literature of institutional theory.As a result, the authors of this paper believe that studying the influence of various social, environmental, technological and organisational factors on ERP institutionalisation has significant potential in improving the chance of successful ERP projects.In doing so, this paper introduces an integrative framework of IS theories based on an in-depth review of IS literature.The survey instrument is developed to gather data on possible impacts of factors derived from each theory on ERP institutionalisation.The gathered data is then analysed using quantitative data analysis methods to shape the final hypothetical inferences.Finally, based on the data analysis results, this paper proposed valuable suggestions to business and IT managers to improve the chance of ERP success in their organisations.
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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 | 0,034 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».