The value of technology affordances to improve the management of nonprofit organizations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the benefits generated by the use of new technologies by nonprofit organizations, with focus on how these artefacts can improve their ability to achieve their social mission. Design/methodology/approach To understand the potential use of technology by a nonprofit organization, the concept of affordance was applied. The authors propose a processual model of affordances’ interdependences that enrich the extant literature. Six nonprofit organizations in two Brazilian regions were deeply investigated using a multiple case study method. Findings The authors identified new sub-categories of technology affordances, which are not just related to nonprofit but that could be also applied to other types, including for-profit. Sub-categories of affordances seem to play different roles in the actualization process. The authors are not proposing determinist connections among sub-categories, but they argue that they sustain some sub-categories precede or create the condition for others to emerge. Originality/value Nonprofit organizations lack theoretical and empirical investigations on management in general and on technology management in particular. In its turn, the technology field does not pay much attention, both in terms of research and practice, to the specificities of the third sector where the nonprofit organizations operate. This process model of potential uses of new technologies that might favor nonprofit organizations contributes to the cross-fertilization between two distinct fields: third sector and technology management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».