The effects of IT use intensity and innovation culture on organizational performance: the mediating role of innovation intensity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate innovation intensity by exploring the roles of internally focused and externally focused information technology (IT) use intensity and innovation culture on innovation intensity and organizational performance. Design/methodology/approach A model exploring the effects of internally and externally focused IT use, plus two key dimensions of innovation culture – collaborative and entrepreneurial – on innovation intensity and organizational performance is tested via a structural equation model using partial least squares with data collected from 395 top executives. Findings The results indicate that intense use of internally and externally focused IT and the collaborative dimension of culture positively affect innovation intensity, which, in turn, increases operational and financial performance. Practical implications Innovation is an important driver of performance, for both internal efficiency and competitiveness. The role of IT in the innovation process is key: it allows information, knowledge and idea sharing. Top managers should make a wide array of IT tools available to increase internal and external information exchanges. They should also develop an organizational context that stimulates innovativeness and promotes collaboration. Originality/value IT helps employees acquire and use the knowledge needed to innovate within and outside organizational boundaries. To be innovative, employees need to work in an organization with a strong innovation culture, a primary determinant of innovation intensity. This study is one of the first to examine the effects of an organization’s innovation culture and its use of IT on innovation intensity and organizational performance. In addition, constructs of innovation intensity and internally and externally focused IT use are developed and tested.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».