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Enregistrement W4239769773 · doi:10.24124/2006/bpgub1309

Strategic information systems planning and information technology roadmapping: case study of a small primary forest products manufacturer in northern British Columbia

2006· dissertation· en· W4239769773 sur OpenAlexaffabout
Ryan William Schroeder

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Strategic planningProcess (computing)Plan (archaeology)Process managementBusinessBusiness planInformation systemInformation technologyKnowledge managementComputer scienceEngineeringMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper was to analyze the strategic information technology requirements (IT) of Gateway Forest Products (GFP) and to provide a plan outlining what, when, and how various ITs should be implemented.Literature related to the use of IT in the forest products industry (FPI) was reviewed to provide the background knowledge required to support a strategic information systems planning (SISP) process for the benefit of a small forest products company based in Northern British Columbia.GFP is selected as the target company of this case study.ITs were identified that could benefit GFP.A methodology for systematically identifying IT needs was necessary to select potential IT implementation projects.Various strategic information system planning frameworks are reviewed and the Fast-Start technology roadmapping process was selected for soliciting and developing high level information requirements of GFP.The Fast-Start technology roadmapping process was beneficial in defining the environmental context, business drivers, strategies, and capabilities related to GFP's goals.IT needs were logically deduced from an understanding of what capabilities were required to support business goals, combined with an understanding of which ITs were available, considered to be best practice, and predicted by industry experts to have the most impact on forest products operations into the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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