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Enregistrement W4404878890 · doi:10.5539/ijbm.v19n6p321

Efficiency of Information Systems: Influence on Collective Intelligence and Organizational Agility

2024· article· en· W4404878890 sur OpenAlexaff
Victor Mignenan, Moussa Mahamat Ahmat, Eric Drocky Bayock

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCollaboration in agile enterprises
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementCollective intelligenceBusinessPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study is to analyze the effectiveness of information systems (IS) and its influence on collective intelligence and organizational agility within companies. In particular, the research explores how a well-designed and high-performing IS can facilitate collaboration between employees, improve knowledge sharing, and strengthen organizational responsiveness to market changes. The study also seeks to understand the extent to which collective intelligence acts as a mediator between IS effectiveness and organizational agility. A mixed approach was used in this study, combining quantitative and qualitative methods to provide a comprehensive analysis of the phenomenon. A sample of 150 companies was selected to answer a structured questionnaire measuring the effectiveness of their IS, their level of collective intelligence and their organizational agility. In addition, 30 semi-structured interviews were conducted with company managers to deepen the understanding of the organizational dynamics around IS and their impact on internal collaboration and flexibility. Quantitative data were analyzed using multiple regressions and correlations, while qualitative data were explored using thematic analysis. The results reveal a significant correlation between IS effectiveness and collective intelligence (0.62), as well as between collective intelligence and organizational agility (0.58). The study shows that companies with effective information systems benefit from better collaboration between their teams. This promotes collective decision-making and strengthens their ability to react quickly to changes in the market. The qualitative analysis confirms that IS facilitates knowledge sharing and allows for greater transparency in decision-making processes, which improves organizational responsiveness. Moreover, it has been found that collective intelligence acts as a key mediator between IS efficiency and agility, increasing the flexibility and adaptability of companies. The theoretical implications of this study reinforce existing work on information systems, showing how they promote collective intelligence and organizational agility. From a practical perspective, the results indicate that companies need to invest in flexible and collaborative information systems to improve their overall performance. Information systems that facilitate knowledge sharing and cross-functional communication within teams are strategic assets for organizations looking to increase their responsiveness and competitiveness in ever-changing environments. It is also essential to promote a culture of collective intelligence to maximize the impact of information systems on organizational agility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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