What Aspects Explain the Relationship between Digital Transformation and Financial Performance of Firms?
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of digital transformation and digitization has significantly influenced business growth, particularly in response to the COVID-19 pandemic. This study conducts a systematic bibliometric analysis to investigate the relationship between digital transformation and firms’ financial performance. The primary objectives are identifying research gaps and proposing future research directions and policy implications. Specifically, we examine the evolution of digital transformation in companies and its impact on their financial performance, while highlighting the major trends in digital transformation research. Employing text mining techniques, network analysis, and a systematic literature review (SLR), we evaluated 153 articles published between 2014 and 2023. Our analysis delves into academic publication journals, geographical locations, authors’, and academic institutions’ contributions, assessing their influence on the existing literature’s development. Our findings indicate a current absence of a consistent theoretical framework in the scientific literature pertaining to the study of digital transformation and its effects on firms’ financial performance. Furthermore, we have pinpointed specific areas that warrant further investigation, including SMEs, non-listed companies, and intermediary or mediating variables. Finally, this systematic bibliometric analysis contributes to the ongoing discourse on digital transformation and its influence on firms’ financial performance, summarizing the current scientific research and proposing new research directions for future studies, while also offering valuable insights for researchers, policymakers, and practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».