System Dynamics Modeling for Information Systems Research: Theory Development and Practical Application1
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.
Notice bibliographique
Résumé
Most information systems (IS) research develops theory for explanation and prediction based on a variance logical structure that assumes one-way, time invariant causal relationships. This approach largely misses the opportunity to extend theory from alternative logical structures that build upon reciprocal and temporal causal mechanisms; for example, the system perspective. This paper introduces system dynamics (SD), a modeling tool capable of capturing the reciprocal and temporal causal mechanisms that underlie many complex and dynamic systems, and demonstrates its ability to extend existing variance theory from a system perspective. To do so, we first describe the basic tenets of SD and discuss the status quo of existing SD applications in the field. Then, we demonstrate how to model SD’s unique theoretical logic of reciprocal and temporal causal structure to extend existing variance theory. To demonstrate the use of SD in theory development, we develop and validate an SD model of the e-commerce resource endowment of a click-and-mortar firm and simulate dynamic causal relationships between the e-commerce resource endowment and firm performance over time, under various scenarios. This case demonstrates how we can extend an existing variance theory by reconciling the inconsistent findings of prior research from a system perspective using the SD approach. The paper concludes by discussing how SD can help IS researchers develop dynamic theories.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle