The adoption of electronic records management system (ERMS) in the Yemeni oil and gas sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Identification of factors for electronic records management system (ERMS) adoption is important as it allows organizations to focus their efforts on these factors to ensure success. The purpose of this paper is to identify the factors that influence ERMS adoption in the Yemeni oil and gas (O&G) sector. Design/methodology/approach This paper conducts a systematic literature review (SLR) to extract the most common factors that could facilitate successful ERMS adoption. Information technology (IT) experts were asked to rank the extracted factors via an e-mail questionnaire and to recommend specific critical success factors that must be given extra attention to increasing the success of ERMS adoption. Essentially, the proposed methodology is technology-organization-environment (TOE) modeling to examine the important factors influencing decision-makers in the Yemeni O&G sector regarding ERMS adoption. Findings This paper identifies factors influencing ERMS adoption based on SLR and an expert-ranking survey. The data that were collected from IT experts were analyzed using the statistical package for the social sciences. The results showed that only 12 out of 20 factors were significant. The experts then added three new factors, resulting in 15 significant factors classified into the three dimensions as follows: technology, organization and environment. Originality/value Limited studies have been carried out in the context of the O&G sector, even among developed countries such as Canada, the UK and Australia. These studies have focused on a limited number of factors for ERMS adoption targeting better utilization of human resources, faster and more user-friendly system responses and suitability for organizational ease. This paper explores the factors that may prove useful in adopting of ERMS in the O&G sector of developing countries, similar to Yemen.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».