A multilevel model for measuring fit between a firm's competitive strategies and information systems capabilities
Notice bibliographique
Résumé
To compete in a highly dynamic marketplace, firms must frequently adapt and align their competitive strategies and information systems. The dominant literature on the strategic fit of a firm's information systems focuses primarily on high-level measures of the strategic fit of a firm's overall IS portfolio and the impact of fit on business performance. This paper addresses the need for a more fine-grained approach for assessing the specific areas of misfit between a firm's competitive strategies and IS capabilities. We describe the design and evaluation of a multilevel strategic fit (MSF) measurement model that enables researchers and practitioners to measure the strategic fit of a firm's information systems at both an overall and a detailed level. The steps in the model include identifying the relevant IS capabilities according to the type of system; measuring the current level of support for each capability using a capabilities instrument; identifying the ideal level of support for each capability using an adaptation of Conant et al.'s (1990) instrument to assess strategic archetype; and comparing the ideal and realized level of support for each capability. Evidence from a multiple case study analysis indicates that the fine-grained assessment of strategic fit can strengthen the validity, utility, and ease of corroboration of the strategic fit measurement outputs. The paper also demonstrates how an iterative design science research approach, with its emphasis on evaluating the utility of prototype artifacts, is well suited to developing field-tested and theoretically grounded measurement models and instruments that are accessible to practitioners. This focus on practical utility in turn provides researchers with results that can be more readily corroborated, thus improving the quality and usefulness of the research findings.
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 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 | 0,008 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».