MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2412315142

The impact of national culture on the meaning of information system success

2004· article· en· W2412315142 on OpenAlexaff
John Ingham, Hafid Agourram

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicERP Systems Implementation and Impact
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Notre recherche s'inscrit dans le cadre des recherches multiculturelles en systemes d'information. L'objet de la recherche est le concept du succes des systemes d'information (SI) ou la variable dependante des recherches en systemes d'information. Notre objectif est de decouvrir et de definir le concept du succes des systemes d'information dans des cultures nationales differentes. En se basant sur l'hypothese que la culture nationale devrait avoir un impact sur la definition du succes des systemes d'information, une multinationale qui decide d'implanter un systeme standard dans plusieurs cultures nationales, fait face a deux problemes complexes: le probleme de reussir l'implantation du systeme dans ces cultures et celui de realiser et de recolter le succes a long terme de ces systemes. Le succes a long terme du systeme est influence par la signification du succes telle que percue par les futurs utilisateurs et les suppositions internes du succes du systeme. La revue de litterature sur le succes des systemes d'information propose que ce dernier peut etre defini et mesure selon trois niveaux: le niveau systeme, le niveau de l'individu qui utilise le systeme et le niveau de l'organisation dans son ensemble. En prenant le modele de Trompennars et Hampden-Turners (1998) qui conceptualise les trois niveaux du concept de la culture (les objets, les valeurs, les normes, et les suppositions de base), et en prenant les trois niveaux de definition du concept du succes des systemes d'information, nous avons developpe un modele theorique afin de nous guider dans notre processus de collecte et d'analyse des donnees. Dans ce modele, nous avancons que pour une organisation multinationale qui decide de standardiser un systeme dans des cultures nationales differentes, la definition du succes des systemes d'information telle qu'exprimee par des individus de chaque culture nationale et les “built-in success assumptions” du systeme a standardiser, peuvent etre non alignes. Cet affrontement entre ces deux systemes de signification et de definition aurait des impacts tres serieux sur, a la fois, l'implantation du systeme et son succes a long terme. Nous avons developpe des modeles de succes des systemes d'information dans des cultures differentes afin d'aider la multinationale a reussir ces deux defis majeurs. (Abstract shortened by UMI.)

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.957
Threshold uncertainty score0.230

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.266 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2004
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicERP Systems Implementation and ImpactFrench-language works237,207