The Dark Side of Technological Modularity: Opportunistic Information Hiding During Interorganizational System Adoption
Notice bibliographique
Résumé
To drive competitive advantage in today’s fast-paced and disruptive business environment, firms are increasingly investing in the modularization of their technology infrastructure. In a rapidly changing and interconnected business environment where flexibility is key, modularity is often hailed as a foundational pillar of information technology systems of the future. For networked firms, modularity has been traditionally viewed as unambiguously beneficial because it allows for closer alignment with partner firms and also mitigates risk by lowering partner switching costs. However, we find that in interfirm networks undergoing technology transitions in the form of adoption of new interorganizational systems such as blockchains, modularity can also engender additional risks. Specifically, the early stages of IOS adoption are characterized by information asymmetries, and we find that high levels of technological modularity can render firms more susceptible to opportunistic information withholding by network partners. Our findings run counter to the traditional view of modularity as a capability that can improve the efficiency of IOS adoption, or as a governance mechanism that reduces risks associated with IOS adoption. As optimism and investments toward modularity grow, by identifying associated risks, our work cautions managers to adopt a more qualified view of this capability during technological transitions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».