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Enregistrement W2781784782 · doi:10.1177/104225870002500203

Impact of SME Manager's Behavior on the Adoption of Technology

2000· article· en· W2781784782 sur OpenAlexaff
Yves-C. Gagnon, Hélène Sicotte, Élisabeth Posada

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship Theory and Practice · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedBusinessFlexibility (engineering)MarketingProcess (computing)GlobalizationOrder (exchange)Leadership styleManagement stylesKnowledge managementManagementEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been acknowledged that firms must resort to technology in order to acquire the flexibility needed to meet the challenges posed by the globalization of the economy. The successful adoption of new technology has thus become a matter of survival for companies. Several studies have already highlighted the importance of the manager's behavior in the process of adopting technology. The Stevenson model suggests that this behavior may be situated anywhere on a continuum ranging from the characteristics of the administrator, at one extreme, to those of the entrepreneur, at the other. Using this model, we conducted a study of senior managers to analyze their behavior in the decision to adopt a new technology. A questionnaire was mailed to 450 of them and in-depth interviews were conducted among 54 others. Our findings show that in the process of adopting a new technology, half the managers adopted a behavior closer to that of an administrator. The other half acted more like entrepreneurs. This seems to have a major impact on the success of the adoption since we found that managers with an entrepreneurial style were not as successful as those who adopt an administrative style.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations42
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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