How Can We Develop Contextualized Theories of Effective Use? A Demonstration in the Context of Community-Care Electronic Health Records
Notice bibliographique
Résumé
We contribute to the shifting discourse in the literature on information system use, towards context-specific (rather than general) theories and effective use (rather than just use). Organizations are under great pressure to use information systems effectively but they have few theories to turn to for insights. Motivated by this need, we propose an approach for developing context-specific theories of effective use. The approach suggests that effective use can be theorized by: (1) understanding how a network of affordances supports the achievement of organizational goals, (2) understanding how the affordances are actualized, and (3) using inductive theorizing to elaborate these principles in a given context. We demonstrate the approach in the context of a Canadian health authority’s use of a community-care electronic healthcare record (EHR). We discovered that effective use in this context can be viewed at a high level as the accuracy and consistency with which users work with the EHR, and how they engage in reflection-in-action across a network of nine affordances. The key, however, is understanding how those elements interact with the multiple levels of data needed to achieve the organization’s various goals. Overall, we contribute by offering an approach for developing context-specific theories of effective use, demonstrating its usefulness in an important context, and discovering the importance of understanding in a new way the multilevel nature of information systems. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/isre.2017.0702 .
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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 | 0,031 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,044 |
| Communication savante | 0,015 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».