Conceptualising digital transformation in SMEs: an ecosystemic perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Supported by a service ecosystem that is increasingly immersed into digital transformation, small- and medium-sized enterprises (SMEs) have access to turnkey information technology (IT) applications, which may come free of charge but not free of concerns. The purpose of this paper is to explore a group conceptualisation and associated perceptions of IT issues within an ecosystem that includes three subgroup profiles: entrepreneurs, IT professionals and socioeconomic support professionals. Design/methodology/approach Using group concept mapping, a bottom-up and participatory mixed methods-based approach, a concept map was estimated, based on a list of items, to define seven clusters pertaining to issues and challenges of adoption and use of turnkey IT applications in SMEs of less than 20 employees. Perceptions measures of relative importance and feasibility were obtained by subgroup profiles. Findings The relative importance and relative feasibility measures for the seven clusters indicate significant statistical differences in ratings among the subgroup profiles. A discussion on the importance of relational capital in addressing challenges of digital transformation in SMEs is developed. Originality/value Results highlight signifiant differences concerning key dimensions in the adoption and use of IT from the perspective of three subgroup profiles of actors within the ecosystem. First, the results stress the need to develop a shared understanding of IT challenges. Second, they suggest policymakers could use these conceptual representations to further develop and strengthen the IT-related support agenda for SMEs, especially the smaller ones (e.g. training programs, business support and coaching initiatives, etc.).
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».