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Enregistrement W4232402037 · doi:10.1142/9789814295505_0021

Managerial Influence in the Implementation of a New Technology

2011· book-chapter· en· W4232402037 sur OpenAlexaff
Dorothy A. Leonard, Isabelle Deschamps

Notice bibliographique

RevueWORLD SCIENTIFIC eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractIn the implementation of an organizational innovation, managers are usually presumed to influence the extent to which the innovation is adopted and used by their subordinates. However, the findings presented in this paper suggest that the managerial influence is not equally perceived by all subordinates. Rather, certain context-specific characteristics of individual employees mediate the managerial influence. Users of the expert system studied herein who were low in personal innovativeness toward this class of innovations, for whom the subjective importance of the task being computerized was low, whose task-related skills were low or who were low performers in their sales job—all these user groups perceived their management had encouraged them to adopt. In contrast, users who rated high on any of these measures did not perceive any management influence in their adoption decision. Moreover, although access to the innovation was in fact highly similar for all users, high performers also were inclined to perceive the system as more accessible than were low performers. These findings suggest that the diffusion of an innovation within an organization perhaps could be viewed as a two-step managerial process. Employees whose characteristics incline them to adopt an innovation will do so without management support or urging if it is simply made available. Employees low on these characteristics will await a managerial directive before adopting. Implications for future research are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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