The unintended consequences of information system change on organizational memory: remembering and forgetting in English and Ontarian child protection services
Notice bibliographique
Résumé
This thesis set out to enhance our understanding of the unintended consequences of information technology change on organizational memory in child protection services. It sought to resolve puzzles about how ‘perfect’ digital memory could be accompanied by forgetting and how organizational amnesia could be concurrent with bureaucratic inertia. Information technology change in this sector is ostensibly aimed at addressing key challenges exposed by child death reviews, performance audits, and research into child outcomes, such as the issue of past information not being available for front-line or policy decision making. However, the promise of digitization was not always achieved. A motivation for undertaking this research was thus to better understand divergences between what was intended and what was realized. Focused and theoretically informed qualitative field research that included observation, interview, and document analysis was carried out in child protection organizations that were implementing new information technologies (the Child Protection Information Network enterprise case management system in Ontario, and predictive analytics tools using machine learning in England). Findings called into question the completeness of existing theories of organizational memory. The interpretive approach to analysis suggested that there might be additional forms of memory (grounded in fundamental ontology) that could help to account for the unexplained phenomena encountered in the field research, resolve the puzzles, and offer a novel foundation for the study of memory phenomena in government. The final contribution is an extended typology of organizational memory that can provide memory-related rationale for unintended consequences of information system change in child protection. This theoretical extension of organizational memory has implications for how we understand identity change, accountability, technology adoption, and learning in public sector organizations. The findings suggest that if information technology is built without attending to the different forms of memory at play, then it may not achieve its desired objectives.
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 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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».