An Exploration of Organizational Level Information Systems Discontinuance Intentions1
Notice bibliographique
Résumé
Limited attention has been directed toward examining post-adoption stages of the information system life cycle. In particular, the final stages of this life cycle have been largely ignored despite the fact that most systems eventually reach the end of their useful life. This oversight is somewhat surprising given that end-of-life decisions can have significant implications for user effectiveness, the value extracted from IS investments, and organizational performance. Given this apparent gap, a multi-method empirical study was undertaken to improve our understanding of organizational level information system discontinuance. Research commenced with the development of a broad theoretical framework consistent with the technology–organization– environment (TOE) paradigm. The resulting framework was then used to guide a series of semi-structured interviews with organizational decision makers in an effort to inductively identify salient influences on the formation of IS discontinuance intentions. A set of research hypotheses were formulated based on the understanding obtained during these interviews and subsequently tested via a random survey of senior IS decision makers at U.S. and Canadian organizations. Data obtained from the survey responses was analyzed using partial least squares (PLS). Results of this analysis suggest that system capability shortcomings, limited availability of system support, and low levels of technical integration were key determinants of increased intentions to replace an existing system. Notably, investments in existing systems did not appear to significantly undermine organizational replacement intentions despite support for this possibility from both theory and our semi-structured interviews.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».