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Enregistrement W2035749433 · doi:10.3917/riges.362.0065

Calculer la rentabilité future de projets de développement durable : besoins, atouts et limites

2011· article· fr· W2035749433 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Thibaut Millet

Notice bibliographique

RevueGestion · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Les organisations s’engagent de plus en plus en matière de développement durable. Leurs ressources étant limitées, elles doivent faire des choix entre plusieurs initiatives de développement durable. Mais comment faire ses choix ? Cet article propose un entretien avec Thibaut Millet, Responsable du groupe Changements climatiques et Développement durable d’Ernst & Young à Montréal. Dans cet entretien, M. Millet nous parle d’un outil innovateur qui permet d’estimer quantitativement et financièrement les initiatives de durabilité d’un projet de développement durable en évaluant ses bénéfices (directs et indirects) pour la valeur de l’entreprise. Cette approche permet, d’une part, de considérer les conditions et les impacts sociaux et environnementaux externes dans la prise de décision et, d’autre part, de transformer la perception de la durabilité comme centre de coûts et mal nécessaire en un atout stratégique dont les investissements génèrent des occasions d’affaires. Il faut toutefois voir dans un tel calcul de la rentabilité d’un projet de développement durable un outil complémentaire à la prise de décision en cette matière qui comporte des atouts mais aussi des limites. L’article traite d’abord des raisons d’élaborer un tel outil d’évaluation des projets de développement durable, c’est-à-dire le déclencheur, les objectifs de même que les attentes qu’il permet de combler. Par la suite, nous présentons succinctement les forces et les limites de cet outil. Fonctions : management, finance, comptabilité

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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