Notice bibliographique
Résumé
Purpose As an enabler of environmental sustainability, Green information technology (IT) has become an emerging topic of interest in both academic and business communities. Despite its importance, confusions exist in the content and scope of Green IT practice. The purpose of this paper is to provide an overview of the current state of Green IT practice. Design/methodology/approach First 14 widely accepted Green IT practice topics were identified from prior research and a taxonomy was developed to categorize them. Using the content analysis method, these topics were examined in the sustainability reports of 30 IT companies in 2014 Fortune 500 . A quantity–quality portfolio framework was developed and applied to measure and assess the Green IT practices of the selected samples. Findings Currently, the Green IT practice is still in its infancy. Both research and practice attention are now focusing on IT’s direct impacts and enabling impacts, while overlooking the systemic impacts, on natural environment. The possible reasons for the current state and the recommendations for future research and practice are provided. Originality/value Theoretically, this paper identified 14 widely accepted Green IT practice topics and developed a taxonomy for categorizing them. The taxonomy and topics provide a theoretical basis for future examination on Green IT practice-related issues. Practically, the findings of this paper provide guidelines for Green IT practice and directions for both Green IT developers and adopters in their decision-making.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».