The impact of continued use of an Enterprise Systems (ES) on job satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Organizations have invested heavily in implementing Information Systems (IS) such as enterprise systems (ES) but experienced significant challenges in realizing the potential benefits from these systems. Despite the maturity of research in ES, little research has examined the impact of continued use of ES on job satisfaction. With increased use and dependency on systems such as ES, recent research has shown that system use can impact employees’ satisfaction especially during the earlier stages of the system implementation. This is because the implementation of this system is usually accompanied with drastic change in work duties and tasks in which employees might have to learn new skills to navigate the new system. This disruptive event can influence employees’ attitudes about their jobs following ES implementation. However, past the initial stage of implementation not much is known about the impact of continued use of ES on employee job satisfaction. This research, by drawing on theoretical models on IT continued usage and IT adoption (e.g., Unified Theory of Acceptance and Use of Technology [UTAUT]), theorizes the impact of perceived usefulness (PU) on user satisfaction, IS continuance intention, and job satisfaction, and tests a model through a survey of 108 ES users at a manufacturing company in Canada. The results suggest that facilitating conditions are a salient predictor of perceived ease of use, perceived usefulness and user satisfaction. Additionally, the results support that user satisfaction has a positive and significant effect on continuance intention and employee job satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».