The impacts of industry environment on software insourcing, outsourcing, and buying
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Nowadays, an increasing number of firms choose to develop proprietary software, instead of buying packaged software. What factors will affect different types of software investments? According to the environment-strategy alignment research, environment should be an influential factor. However, environment's role has received scarce attention in the literature. The authors' study addresses this research gap by investigating how industry environment affects different types of software investments. The study identifies three types of software investments (software insourcing, outsourcing, and buying) and examines how the characteristics of the industry environment (including industry munificence, dynamism, and concentration) influence each software investment. Design/methodology/approach The generalized least squares (GLS) model and the ordinary least squares with panel-corrected standard errors (OLS-PCSE) model are applied to test the hypotheses, based on industry-level panel data from the US Bureau of Economic Analysis (BEA). Findings The analysis shows that industry munificence, dynamism, and concentration have different impacts on software insourcing, outsourcing, and buying, respectively. Originality/value This study classifies software investment into three types – software insourcing, outsourcing, and buying and investigates how the industry environment affects them. The findings suggest that research should distinguish among software insourcing, outsourcing, and buying due to their different characteristics.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle