A method for resolving organisation‐enterprise system misfits: An action research study in a pluralistic organisation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although off‐the‐shelf enterprise systems (ES) have been widely adopted in organisations, the extant literature repeatedly documents ES failures caused by misfits between organisational processes and the ES. Although some misfits can be identified early in the ES lifecycle, others emerge in the onward and upward phase (i.e., after the implementation) and, hence, must be resolved reactively. Prior research on misfits and resolution strategies has primarily focused on the implementation phase, often assuming that close‐to‐perfect information on the misfit's nature and characteristics is available. However, no study has examined how to effectively complete a shared diagnosis and resolution of misfits when diverging individual user perceptions are taken as the starting point. Such situations may be particularly pronounced in pluralistic organisations, where a variety of interdependent processes and potentially competing perceptions of processes are prevalent. The main objective of this study is to address this gap. To this end, we propose a pragmatic method for the diagnosis and resolution of misfits between organisational processes and enterprise systems, which builds on an actionable conceptualization of misfits. This method builds on theoretical concepts of affordances, affordance actualization, user participation, and change agentry. To demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method, we conducted an action research study in a university hospital. Our analysis focused on a specific misfit involving the hospital's ES‐supported clinical processes. The findings suggest that the method effectively diagnoses and resolves misfits and optimises the resources required for their resolution through efficient management of user participation. We conclude with a discussion of the theoretical and practical contributions of our work.
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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 | 0,095 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».