MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383989380 · doi:10.5281/zenodo.8137614

THEORY OF ORGANIZATIONAL AGILITY THROUGH COMMUNICATION: THE SCRUM MODEL

2023· dissertation· en· W4383989380 sur OpenAlexaboutno aff
SHIRLEY FERAER SANTIAGO

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCollaboration in agile enterprises
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrumAgile software developmentProcess managementBusinessKnowledge managementComputer scienceEngineeringSoftware engineeringSoftware developmentSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital revolution, often referred to as the third industrial revolution, began with the shift from analog and mechanical devices to digital technology in the second half of the twentieth century. It enabled the market to respond rapidly to customer preferences and implement changes according to market conditions and business environments. In this era of digital revolution, Agile development has become highlyvalued among organizations as they need to innovate faster than ever before to survive and thrive in an ever-changing and competitive business climate and respond to marketplace changes by developing new and innovative products, modernizing existing ones, or shifting business models. Without organizational agility, they risk being left behind or becoming obsolete. Amidst these challenges, the Agile paradigm, a product development approach that addresses business agility and deals with rapid change, rose from the software development industry. There are various types of Agile frameworks that help organizations become more agile, with Scrum being the most widely used. Scrum is a framework in product development that helps people, teams, and organizations generate value as they navigate through complexities. While many organizations in information technology, banking, insurance, healthcare, fuel, energy, and power generation are adopting Scrum, some still find it challenging to embrace it to improve their agility. In this research, I aimed to discover how organizations can better adopt an Agile mindset to keep up with the digital revolution. I conducted a comprehensive study on organizational agility and the Scrum framework and analyzed how both relate to three fundamental communication theories: Theory of Diffusion of Innovation, System Theory, and Behavioral Theory. Through sensemaking, I studied organizations that have adopted Scrum and examined why Agile is vital to organizations, what hinders organizations from adopting the Agile mindset, and how Scrum can help organizations adopt the agility mindset. Additionally, through a case study, I explored how Scrum can be used as a communication tool among geographically distributed teams. In this research, I discovered three essential factors in the successful adoption of organizational agility, namely, (1) principles and praxis; (2) mindset and behavior; and (3) innovation. These three pillars have one crucial aspect in common: communication. The results of my research show that these factors will help organizations in the paradigm shift from traditional product development to a more value-driven approach. Using the lenses of the Interpretative School and Montreal School of Thought in organizational communication, the results also support the premise that acts of communication in the Scrum Model can improve agility in organizations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetCollaboration in agile enterprisesTravaux en français237 207