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Enregistrement W2884325299 · doi:10.1287/isre.2018.0817

How Does the Implementation of Enterprise Information Systems Affect a Professional’s Mobility? An Empirical Study

2019· article· en· W2884325299 sur OpenAlex
Brad N. Greenwood, Kartik K. Ganju, Corey M. Angst

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInformation Systems Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)BusinessTransformative learningCompetition (biology)Empirical researchInformation technologyEnterprise systemMarketingPublic relationsKnowledge managementPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although significant research has examined the effect of enterprise information systems on the behavior and careers of employees, the majority of this work has been devoted to the study of blue- and gray-collar workers, with little attention paid to the transformative effect information technology may have on high-status professionals. In this paper, we begin to bridge this gap by examining how highly skilled professionals react to the increasing presence of enterprise systems within their organizations. Specifically, we investigate how the implementation of enterprise systems—in the form of electronic health records—affects the decision of physicians to continue practicing at their current hospital. Results suggest that when enterprise systems create complementarities for professionals, their duration of practice at the organization increases significantly. However, when technologies are disruptive and force professionals to alter their routines, there is a pronounced exodus from the organization. Interestingly, these effects are strongly moderated by individual and organizational characteristics, such as the degree of firm-specific human capital, local competition, and the prevalence of past disruptions, but are not associated with accelerated retirement or the strategic poaching of talent by competing organizations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,008
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,367 · 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