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Enregistrement W1979396153 · doi:10.3917/riges.322.0022

Le logiciel libre : la liberté a-t-elle un prix?

2007· article· fr· W1979396153 sur OpenAlexaffvenue
Michael D. Wybo, Carmen Bernier

Notice bibliographique

RevueGestion · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Après le bogue de l’an 2000 et la bulle technologique du commerce électronique, un nouveau phénomène attire l’attention : le logiciel libre. Pour l’entreprise qui considère l’acquisition de logiciels, l’intérêt que suscite le logiciel libre est lié en grande partie à la perception de gratuité, qui se traduirait par les économies substantielles réalisées au moment de l’acquisition du logiciel. Or, comme pour tout logiciel, il faudra implanter le logiciel libre dans l’entreprise, former les utilisateurs, assurer le support et l’évolution du logiciel libre pour répondre aux nouveaux besoins. Cet article présente aux gestionnaires divers éléments clés à considérer dans l’évaluation d’une solution de type logiciel libre, et commente un cas dans lequel des gestionnaires ont dû choisir entre une application libre et une application propriétaire pour l’élaboration de leur portail d’entreprise. Il ressort que la liberté a un coût qui variera selon l’«écart de service» que l’entreprise sera prête à supporter. Le logiciel libre n’est ni la fin des logiciels payants, ni la fin de l’industrie du logiciel commercial. Il faut plutôt y voir une nouvelle façon de penser le développement et la distribution de logiciels, qui concerne tant les consommateurs que les créateurs de produits et de services logiciels. Toutefois, l’approvisionnement en logiciels demeure une décision complexe. Cet article propose un outil de réflexion pour le gestionnaire plutôt qu’une démarche à suivre.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0170,021
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,006

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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