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Enregistrement W207605815

An Inductive Classification Scheme for Green IT Initiatives

2010· article· en· W207605815 sur OpenAlexaff
Tim S. McLaren, Priscilla R. Manatsa, Ron Babin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationGreen computingScheme (mathematics)Set (abstract data type)Coherence (philosophical gambling strategy)Knowledge managementComputer scienceBusinessSustainable developmentProcess managementPublic relationsPolitical scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Green IT” can be loosely described as a set of organizational initiatives undertaken to reduce the environmental impact of Information Technology. Although many trade publications are full of examples of Green IT initiatives, there is a lack of coherence around what constitutes a “Green IT” initiative, which practices could be considered Green IT, and even what the goals and motivations for a Green IT initiative should be. In this paper, we describe a centering resonance text analysis on documentation of the Green IT initiatives undertaken by seven large technology-intensive firms. The findings from the analysis are used to propose a new classification scheme for Green IT initiatives and help bring further clarify to the concepts, goals, and motivations underlying Green IT initiatives.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
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

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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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