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Enregistrement W4390143168 · doi:10.18280/isi.280622

Trends in IT Strategy Implementation: A Systematic Review Across Education and Industry (2000–2022)

2023· review· en· W4390143168 sur OpenAlexvenueno aff
Varuliantor Dear, Nandang Dedi, Annis Siradj Mardiani, Heru Santoso Wahito Nugroho

Notice bibliographique

RevueIngénierie des systèmes d information · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid and global development of digital technology or digital transformation has encouraged various business sectors to adapt to the field of information technology.The education and industrial sectors are interrelated and need to adapt to developments in digital technology where the eduacton sector is the supplieer of human resources and the industrial sector is one of the purposes of the education sector.The balancing prepareness of thos both sector on IT starategy whoulld be conducted for the optimum of busnis process otuput.One of the indicators of the digital transformation adaptation process is the implementation of the information technology (IT) strategy plan.In this paper, a bibliometric analysis is carried out from database Scopus on IT strategy implementation in the industry and education sectors published within the last two decades to get an overview of the responses of these two sectors to the dynamics of digital transformation.Bibliometric analysis" refers to the quantitative assessment of scholarly publications and research activities within a specific field or discipline.The analysis is based on the papers' growth trends and the thematic maps' evolution over each decade.The compilation comprises a total of 41 journals and 23 proceedings.To enhance our comprehension of thematic evolution, the two articles have been categorized into distinct decade periods: 2000-2010 and 2010-2022.The results show that the industrial sector has more publications with an earlier productivity peak than the education sector.The peak productivity of paper in the two sectors occurred before the COVID-19 pandemic.The productivity rate of papers during and after the COVID-19 pandemic was at a reasonably low value, which can be interpreted as an indicator of readiness for the pandemic events that occurred and their effects.The distribution of the thematic maps of the two sectors is different, with the industrial sector having more variables than the education sector.Industrial thematic objects are scattered in all quadrants, while the education sector has been concentrated in quadrants 2 and 3 in the last decade.The thematic objective's distribution indicates the dynamics of the challenges in implementing the information technology strategy for both sectors over the next two decades.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,007
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,286 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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