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Enregistrement W11308223 · doi:10.17705/1jais.00338

Designing and Using Carbon Management Systems to Promote Ecologically Responsible Behaviors

2013· article· en· W11308223 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésPersuasionSustainabilityContext (archaeology)Order (exchange)BusinessKnowledge managementProduct (mathematics)Process managementPsychologyMarketingComputer scienceSocial psychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the hope of mitigating the harmful impacts of climate change, many organizations are taking actions to reduce their carbon footprints. Carbon-reducing initiatives in organizations are varied: they range from green product innovations to encouraging behavioral changes by customers and employees. Green IS can play an important role in environmental sustainability by supporting a number of these strategies. Drawing on theories of persuasive systems design, this paper explores how one category of Green IS, carbon management systems (CMS), can be designed and used in order to persuade employees to perform ecologically responsible behaviors. The results from three organizational case studies suggest that CMS can be effective at changing employees’ environmental behaviors, demonstrate the extent to which persuasive system design principles (including an emergent category of Integration) are reflected in CMS, and highlight the importance of understanding the persuasion context. The findings of the study are used to inform the development of four propositions, which can serve as a foundation for further research in the Green IS domain.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle