Investigating Ruptures in Shared Understanding as Recursive Cycles of Mutual Adaptation During Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Shared understanding between diverse technology stakeholders is a key driver of IT-Business alignment, also underpinning successful adaptive, IS development activities. Lack of shared understanding creates representational gaps, innovation blindness and different technology frames which create barriers to development and implementation of technology. Applying a socio-material perspective to Leonard-Barton’s model of mutual adaptation between technology and organization, as well as research on shared capabilities between IS and business stakeholders, we examine the process by which shared understanding emerges during the design, development and implementation of IT systems. We followed key multi-disciplinary stakeholder groups over a two-year period during the development and implementation of a health information system. We report on events during the project that we call ruptures – highly charged incidents which reveal a lack shared understanding between stakeholders. We argue that ruptures occur during the mutual adaptation of organizational and technological elements necessitated by the implementation process and are precipitated by the constitutive entanglement of social and technological elements. They reveal serious misalignments among stakeholders and in relation to the technology as its material properties become more concrete. We investigate the emergence of ruptures and the mechanisms by which they influence stakeholders, the implementation process and its outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».