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Enregistrement W2412315142

The impact of national culture on the meaning of information system success

2004· article· en· W2412315142 sur OpenAlexaff
John Ingham, Hafid Agourram

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notre recherche s'inscrit dans le cadre des recherches multiculturelles en systemes d'information. L'objet de la recherche est le concept du succes des systemes d'information (SI) ou la variable dependante des recherches en systemes d'information. Notre objectif est de decouvrir et de definir le concept du succes des systemes d'information dans des cultures nationales differentes. En se basant sur l'hypothese que la culture nationale devrait avoir un impact sur la definition du succes des systemes d'information, une multinationale qui decide d'implanter un systeme standard dans plusieurs cultures nationales, fait face a deux problemes complexes: le probleme de reussir l'implantation du systeme dans ces cultures et celui de realiser et de recolter le succes a long terme de ces systemes. Le succes a long terme du systeme est influence par la signification du succes telle que percue par les futurs utilisateurs et les suppositions internes du succes du systeme. La revue de litterature sur le succes des systemes d'information propose que ce dernier peut etre defini et mesure selon trois niveaux: le niveau systeme, le niveau de l'individu qui utilise le systeme et le niveau de l'organisation dans son ensemble. En prenant le modele de Trompennars et Hampden-Turners (1998) qui conceptualise les trois niveaux du concept de la culture (les objets, les valeurs, les normes, et les suppositions de base), et en prenant les trois niveaux de definition du concept du succes des systemes d'information, nous avons developpe un modele theorique afin de nous guider dans notre processus de collecte et d'analyse des donnees. Dans ce modele, nous avancons que pour une organisation multinationale qui decide de standardiser un systeme dans des cultures nationales differentes, la definition du succes des systemes d'information telle qu'exprimee par des individus de chaque culture nationale et les “built-in success assumptions” du systeme a standardiser, peuvent etre non alignes. Cet affrontement entre ces deux systemes de signification et de definition aurait des impacts tres serieux sur, a la fois, l'implantation du systeme et son succes a long terme. Nous avons developpe des modeles de succes des systemes d'information dans des cultures differentes afin d'aider la multinationale a reussir ces deux defis majeurs. (Abstract shortened by UMI.)

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
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