Exploring the Long Shadow of IT Innovation Adoption Decisions on IT Value
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
UN nombre de recherches considérables a déjà été mené en vue de comprendre la valeur des innovations des technologies d’information (TI). Toutefois, la majorité de la recherche existante a étudié cette valeur surtout au stade ex post, indépendamment des conditions ex ante qui facilitent l’adoption de telles innovations. Cet article suggère que les conditions et décisions d’adoption passées laissent une emprunte durable sur la présente évaluation de valeur. Nous développons un modèle conceptuel reliant la valeur des innovations des TI aux motivations à l’origine de l’adoption. La thèse principale suggère que les conditions initiales existantes au stade de l’adoption d’une innovation des TI (ex ante) permettent de comprendre l’accent qui doit être mis sur les différents aspects de la valeur réalisée (ex post). Plus précisément, nous développons une typologie de quatre types de motivation d’adoption qui résultent de la combinaison de deux paramètres d’incertitude dans l’environnement. Ensuite, nous développons des propositions reliant chaque type d’adoption aux différents éléments de valeur des innovations des TI. Cet article permet d’étendre l’état de la recherche sur la valeur des TI (« IT value ») en fournissant une explication de la valeur des innovations TI qui s’aligne sur les motivations premières de l’adoption. De plus, il offre une façon de rassembler deux courants de recherche qui jusqu’ici ont été traités séparément : celui de l’adoption des TI, d’une part, et celui de la valeur des TI, d’autre part.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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