From fun-lovers to institutionalists: uncovering pluralism in IT occupational culture
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aims to explore whether there is diversity of occupational culture among IT workers. Prior work conceptualizes IT occupational culture (ITOC) as based around six distinctive values (ASPIRE) but has not explored whether there is variation in ITOC. Design/methodology/approach Survey data from 496 New Zealand IT workers was used to create factors representing IT occupational values based on the ASPIRE tool. Hierarchical cluster analysis and discriminant analysis were applied to identify distinctive segments of ITOC. Findings Four ITOC segments were identified: fun-lovers, innovators, independents and institutionalists. These differed in the relative emphasis ascribed to the ITOC values with each segment being distinguished by 1–2 dominant values. Segment membership varied according to level of responsibility and birth country. Institutionalists and innovators had higher concern about organizational and IT issues than fun-lovers and independents. Job satisfaction was lowest among innovators and highest along institutionalists. Research limitations/implications This study challenges the concept of a unified ITOC, suggesting that ITOC is pluralistic. It also theorizes about interactions between ITOC, individual motivation and values and national culture. Practical implications Management needs to be cognizant of the fact that IT occupational culture is not homogeneous and different IT occupational segments require unique management approaches, and that their own values may not match those of others in IT work. By understanding ITOC segments, managers can tailor support, assign tasks appropriately and design teams to optimize synergies and avoid conflict. Originality/value This study reveals the existence of ITOC segments and theorizes about the relationship of these to innovation-orientation, job satisfaction, individual motivation, work styles and national culture. The combination of cluster and discriminant analysis is a valuable replicable inductive method that is underrepresented in Information Systems (IS) research.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».