MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414106747 · doi:10.1016/j.joitmc.2025.100627

Managing operational alignment complexity: A recommender system approach

2025· article· en· W4414106747 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Open Innovation Technology Market and Complexity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPairwise comparisonRecommender systemAbstractionDelphi methodComplexity managementStructural complexityBenchmark (surveying)Information system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Operational alignment, defined as the alignment between business processes (BPs) and information systems (ISs), is essential for ensuring that IS capabilities effectively support organizational operations. Despite extensive efforts, existing approaches to operational alignment remain constrained by a trade-off between simplicity and comprehensiveness. Coarse-grained methods overlook critical details, while fine-grained methods, though more precise, generate overwhelming complexity that impedes practical application. Drawing on complexity theory and systems thinking, this study conceptualizes operational alignment as a complex, nonlinear phenomenon characterized by emergent behaviors and intricate coevolutionary interactions among numerous detailed BP activities and IS tasks. While acknowledging dynamic/process complexity conceptually, this study targets the structural complexity at the BP-IS interface (i.e., the many-to-many mapping between BP activities and IS tasks) and operationalizes it through activity-task matching. To address structural complexity, this research proposes a novel operational alignment technique that balances abstraction and idealization through the logic of recommender systems (RSs). Using the Delphi method, the relationships between BPs and ISs, including the importance and performance of specific BP activities and IS tasks, were identified and used to parameterize an RS-based operational alignment technique. This technique manages structural complexity by defining alignment indicators derived from a fit-as-matching perspective, yielding pairwise BP-IS correspondences. The technique employs collaborative filtering to estimate missing values and prioritize high-impact alignment areas. It was empirically validated at Top Public Universities (TPUs) in the Middle East, where it generated actionable recommendations for aligning ISs with BPs and vice versa. Results from expert evaluations and a practical workshop confirmed the technique’s usefulness, usability, and applicability, emphasizing its effectiveness in reducing structural complexity. By translating structural alignment complexity into actionable empirical solutions, this study contributes to design science research by providing a practical, theoretically grounded artifact that addresses operational alignment challenges, preserves alignment accuracy, and supports informed decision-making in dynamic organizational environments.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,228 · 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