Notice bibliographique
Résumé
A growing body of knowledge is being accumulated in the area of global information management (GIM). Research in this area has grown significantly in the 1990s. Not only are established IS journals publishing an increasing amount in this area, but there are now specific journals devoted to the major issues in the development, use, and management of global information systems. However, much of this research has been limited to isolated survey studies or case studies into particular aspects of GIM. This has resulted in a rather disjointed and ad hoc development of this literature that now needs some structure to further its development. The purpose of this chapter is to provide a framework for research into GIM. It hopes to set a future direction for research in this area by challenging IS researchers to consider studying a number of potentially productive subareas of GIM that the framework has identified as being unstudied or understudied. This research framework builds on the general IS framework of Ives, Hamilton, and Davis (1980) and surveys the GIM published literature between 1990 and 2000. The application of this literature to the Ives, Hamilton, and Davis framework indicates where much GIM research has been conducted and where further research needs to be done.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,009 |
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 ».