Autopoietic Approach for Information System and Knowledge Management System Development
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade a new generation of information systems (ISs), such as Web-based information systems and knowledge management support systems, have emerged in response to ever-changing organizational needs. Therefore, the need for new “Information System Design Theories” for the emerging ISs is recognized. According to Walls, Widmeyer, and El-Sawy (1992), an “IS design theory” must have two aspects?one dealing with the description of the system and one dealing with the prescription, that is, the process of developing of the system. The prescription aspect includes a description of procedures and guidelines for system development. In addition, these two aspects must be grounded on theories from natural or social sciences (i.e., kernel theories). As information systems are socio-technical phenomena in which social and technical factors interweave the ways in which people work, the issue of “how to integrate the work activity and social context of users into the IS which is being designed” becomes one of the principal problems of IS development (Bai & Lindberg, 1999). Therefore, the development of new IS design theories requires a closer look at the system theories that go beyond the traditional system theory that is based, among other things, on Cartesian dualism (i.e., mind/body or cognition/action) and on a model of cognition as the processing of representational information (Mingers, 2001). One of the candidate theories is the theory of autopoiesis, which can be best viewed as a system-grounded way of thinking with biological foundations, together with its extension into social domain.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».