Unveiling the impact of CEO characteristics and technological factors on management accounting information system use
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current study is to explore how certain attributes of chief executive officers (CEOs), such as their innovativeness, knowledge of information systems (IS), and trust in technology and technological factors (Compatibility, relative advantage, and complexity) on the utilization of accounting information systems (AIS) in companies across various industries in Jordan. The research gathered data through a structured questionnaire, which included a 7-point scale. The respondents were CEO/owner of small, medium, and large enterprises (SMEs) in Jordan. A total of 315 valid responses were analyzed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) technique. The findings indicated a significant and positive correlation between complexity, compatibility, CEOs trust in technologies, CEOs information system (IS) knowledge, and the utilization of AIS. However, CEO innovativeness and relative advantage have an insignificant impact on AIS use. The present study is the first to examine CEO characteristics in the AIS context. The practical and theoretical implications derived from the empirical findings of this study offer valuable insights for managers and practitioners. These insights aim to enhance their understanding of the fundamental factors crucial for the successful implementation of AIS in companies, ultimately contributing to improved firm performance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».