How do IT misalignments and IT ambidexterity imbalances lead to organizational agility? Substitution, complementarity, and contingency interdependencies with a configurational approach
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
Two main and separate Information Systems (IS) research streams have investigated the link between information technology (IT) and organizational agility via the concepts of IT ambidexterity and IT alignment. This study examines IT ambidexterity and IT alignment for agility by breaking down each concept and investigating questions regarding the balance between exploitation and exploration alongside those of fit between the IT and business domains. To do so, we apply configurational theory inductively to empirically identify and theorize how interdependencies between capability types (i.e., exploitation and exploration) and domains (i.e., IT and business) lead to agility. A fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) of data gathered through a survey of manufacturing SMEs unveils three specific forms of interdependencies: (1) complementarity of exploration between the IT and business domains; (2) substitution of exploitation between the two domains; and (3) contingent effects (positive vs. negative) of each, IT exploitation and IT exploration, depending upon the intensity of the remaining elements. These interdependencies enable the derivation of four theoretically meaningful propositions for future research that reconcile inconsistent findings in both research streams. Overall, this study contributes beyond past research focused on either IT ambidexterity or IT alignment by providing a compelling parsimonious theoretical explanation of how – and which – IT misalignments and imbalances between exploitation and exploration lead to high agility and which do not. These insights are also of high practical value, as they provide manufacturing SMEs with more options to reach agility.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle