Assessing the Strategic Alignment of Information Systems Projects: A Design Science Approach
Bibliographic record
Abstract
Les projets de technologies de l’information (TI) sont essentiels pour les organisations, car ce sont par ces projets que les objectifs et les orientations d’une stratégie TI se matérialisent. Cependant, le degré de réalisation d’une stratégie TI dépendra du degré d’alignement du projet TI, c.-à-d. dans quelle mesure les produits livrables du projet sont conformes aux objectifs du projet, lesquels sont à leur tour façonnés par la stratégie TI envisagée par l’organisation. Les praticiens et les universitaires ont tous deux souligné l’importance de l’alignement stratégique des projets TI et ont appelé au développement d’instruments permettant de mieux évaluer cet alignement. Malheureusement, à ce jour, un tel instrument n’a pas encore été développé. En utilisant une approche de recherche en science du design, cet article tente pour la première fois de combler cette lacune. L’instrument proposé devrait aider les universitaires à mieux comprendre le phénomène d’alignement des projets TI et son influence potentielle sur la réussite du projet et les performances organisationnelles. Cela devrait également aider les gestionnaires de projets TI à prendre de meilleures décisions dans l’espoir de réussir leurs projets.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.047 | 0.082 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".