The Sustainability Imperative in Information Systems Research
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a panel discussion at the pre-ICIS 2015 Workshop on Green Information Systems on the current state and future perspectives of SIGGreen—the Association of Information Systems’ special interest group on green information systems—and of green information systems (green IS) research in general. Over the past years, IS scholars have made important contributions advancing our knowledge about how information systems can contribute to solving problems associated with the degradation of the natural environment. However, it would appear that many view green IS as just another research topic in the IS field and not a very important one at that. This is questionable because sustainability is too important to be relegated as a footnote in the greater scheme of things. We suggest that the IS community should embrace sustainability as a core research imperative and integrate sustainability-related dimensions to research in theory and method, in rigor and relevance, and in the areas one chooses to research. We provide some actionable recommendations on how we as IS researchers and, indeed, how the IS field could help society and business interests make the transition to a sustainable world.
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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 | 0,105 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,075 |
| Communication savante | 0,025 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».