The harmonized information-technology and organizational performance model (HI-TOP)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study introduces the Harmonized Information-Technology and Organizational Performance Model (HI-TOP), which addresses the need for a holistic framework that integrates technology and human dynamics within organizational settings. This approach aims to enhance organizational productivity and employee well-being by aligning technological advancements with human factors in the context of digital transformation. Design/methodology/approach Employing a two-phased methodology, the HI-TOP model is developed through a literature review and text mining of industry reports. This approach identifies and integrates critical themes related to ICT integration challenges and opportunities within organizations. Findings This research indicates that successful ICT integration requires balancing technological advancements with human-centric considerations, including addressing technostress and promoting skills development. The HI-TOP model’s four components – Workforce Empowerment and Resource Strategy (WERS), Technology-Enhanced Information Architecture (TEIA), Organizational Information Processing Strategy (OIPS) and Knowledge Sharing Platform (KSP) – demonstrate operational and strategic synergy required to achieve enhanced organizational performance and adaptability. Originality/value The HI-TOP model contributes to the body of knowledge by providing a structured framework for understanding the interplay between technology and organizational dynamics, with an emphasis on employee well-being and overall organizational performance. Its originality lies in the integrative approach to model development, combining theory with empirical insights from industry data, thus offering actionable guidance for organizations navigating the complexities of digital transformation.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle