IT Service Climate: A Definition and Research Model
Notice bibliographique
Résumé
Information technology departments are increasingly viewed as service providers to business users (Kettinger and Lee 1994), and service quality has been proposed as a measure of IT effectiveness (Pitt et al. 1995). Previous research (Kettinger and Lee 1994; Pitt et al. 1995) has adapted the SERVQUAL scale (Parasuraman et al. 1988) from service marketing literature, using it to gauge business users’ expected and perceived levels of IT service quality. In this research, we investigate the other half of the IT-user relationship and look inside the IT function to identify variables that affect IT service quality. By focusing on IT professionals and the IT department, we hope to gain a deeper understanding of service quality and to assist managers in pinpointing the causes of service shortfalls. This study offers a theory-based extension to IT service quality research. We look to the organizational psychology literature, with its stream of theory-based research on organizational climate to connect management practices with organizational outcomes through employees’ shared cognition of their work environment (Campbell et al. 1970; Kopelman et al. 1990). Much of that literature has focused on one type of climate, that is, service climate (or climate for service), which has been established as a predictor of the quality of service provided to customers (Schneider, Ashworth et al. 1996; Schneider and Bowen 1985; Schneider, Parkington, and Buxton 1980; Schneider, White, and Paul 1998). Building on these studies, we apply service climate theories to the IT context and introduce a new construct, IT service climate. We propose a conceptual model that links IT professionals’ climate perceptions with antecedent and outcome variables, including IT service quality. This study represents an effort to comprehensively introduce organizational climate as a useful theoretical lens for researchers interested in many IT-related phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».