Green IS Research: A Modernity Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, the information systems community has become engaged in improving the environmental effects of information systems and technologies, which has given rise to the green IS field. Despite increasing interest, some have suggested that progress toward meaningful solutions for sustainability has been too slow. Responding to these concerns, we examine the development of green IS research using the modernity perspective to understand green IS’s evolution and to present alternative perspectives to motivate future research. From a sample of over 80 green IS papers published over a 15-year period, we identify four main patterns of modernity that are manifest in green IS research. These patterns include the importance of the individual in solving environmental problems; science as the main source of solutions; and the emergence of an artificial science approach, reliance on technology, and growth as businesses’ ultimate goals. Further, our analysis reveals that green IS research has started to demonstrate elements of a hyper-modernity perspective that emphasizes reflexivity. We argue that future green IS research should continue on this path and propose a conceptual framework inspired by hyper-modernity and centered on reflexivity that could serve as a guide for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,057 |
| Communication savante | 0,016 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».