Enterprise social media platforms for coping with an accelerated digital transformation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate how to support small organizations to navigate the context of an accelerated Digital Transformation using Enterprise Social Media platforms, in response to external contingencies, such as the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach A longitudinal action research study, supported by an exploratory analysis that follows a hybrid approach of deductive and inductive reasoning, has been conducted in the context of a small organization. Several data collection techniques were used for context understanding and problem-solving. Findings Findings suggest that value creation related to the use of Enterprise Social Media platforms supports small organizations in this accelerated context of Digital Transformation. Value perception is central in overcoming adoption barriers and achieving sustainable use of these platforms in daily basis activities, especially in remote working. External pressures, like those imposed by the COVID-19 pandemic, play an important role in catalyzing digital initiatives. Research limitations/implications As the main limitations to this paper, we highlight the study of a single organization in a specific context and the number of actors involved; hence, there is room to extend the study to other industries, organization sizes and contexts. Practical implications This paper provides managers with insights into how to conduct their Enterprise Social Media initiatives in a turbulent environment, highlighting their key success elements, and their potential to create value for their organizations and stakeholders. Furthermore, managers could explore the potential of Enterprise Social Media platforms to support organizations in the Digital Transformation journey. Social implications Small organizations play an important role in generating wealth for nations around the world. However, governments encounter difficulties in supporting the Digital Transformation of this type of organization. This paper provides insights into how to use an affordable and intuitive technology to include this type of organization in the Digital Transformation journey. Originality/value A long-term study of Enterprise Social Media is recommended, but quite rare in the Information Systems literature. This study adopts a longitudinal investigation to analyze the use of Enterprise Social Media to support a small organization to adapt, in balance with their internal and external contingencies, providing a further contribution to the contingency theory. This research also adds contributions to the sociotechnical system perspective, analyzing the deep imbrication between social and technical subsystems in the required organizational change, supporting a small organization for coping with the effects of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».