MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2151872462 · doi:10.1287/isre.13.1.91.93

Research Report: Better Theory Through Measurement—Developing a Scale to Capture Consensus on Appropriation

2002· article· en· W2151872462 sur OpenAlexaff
Wynne W. Chin, Abhijit Gopal, Peter R. Newsted

Notice bibliographique

RevueInformation Systems Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensAthabasca UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppropriationConstruct (python library)Computer scienceNomological networkScale (ratio)Development theoryData scienceContext (archaeology)Construct validityManagement scienceEpistemologyPsychologyStructural equation modelingMachine learningPsychometricsEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proper measurement is critical to the advancement of theory (Blalock 1979). Adaptive Structuration Theory (AST) is rapidly becoming an important theoretical paradigm for comprehending the impacts of advanced information technologies (DeSanctis and Poole 1994). Intended as a complement to the faithfulness of appropriation scale developed by Chin et al. (1997), this research note describes the development of an instrument to capture the AST construct of consensus on appropriation. Consensus on appropriation (COA) is the extent to which group participants perceive that they have agreed on how to adopt and use a technology. While consensus on appropriation is an important component of AST, no scale is currently available to capture this construct. This research note develops a COA instrument in the context of electronic meeting systems use. Initial item development, statistical analyses, and validity assessment (convergent, discriminant, and nomological) are described here in detail. The contribution of this effort is twofold: First, a scale is provided for an important construct from AST. Second, this report serves as an example of rigorous scale development using structural equation modeling. Employing rigorous procedures in the development of instruments to capture AST constructs is critical if the sound theoretical base provided by AST is to be fully exploited in understanding phenomena related to the use of advanced information technologies.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations187
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInformation Systems ResearchMême sujetTeam Dynamics and PerformanceTravaux en français237 207