Toward an Autopoietic Approach for Information Systems Development
Notice bibliographique
Résumé
Several weaknesses of information systems development methodologies have been identified and studied in the recent years. These weaknesses can be viewed from different perspectives such as: • The characteristics of the outcomes, i.e., information systems: The current methodologies are producing systems with rigid and inflexible that are difficult to maintain and to evolve (e.g., Loucopoulos, 1991). • The degree of the domain-independence: There is a gap between the way system development methodologies in the mainstream of scientific and technical literature and the way they are carried out in real life situations. This is mainly due to the domain-independence of most of these methodologies (Bansler & Bolker, 1993, Vessy & Glass, 1998). • The conceptual and philosophical bases: The dominance of the functionalistic view in the most of current methodologies (Hirschheim, Klein & Lyytinen, 1995, Iivari, 1991, Iivari, Hirschheim & Klein, 1998). In addition, most of information systems development methodologies under-utilize the richness of concepts and insights provided by new and emerging theories such as autopoiesis, self-organization, and fuzzy logic. Moreover, they do not accommodate the new emerging information systems and technologies such as component and framework technologies, web-enabled information systems and ERP.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».