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Enregistrement W2942609789 · doi:10.7202/1058594ar

Le passage à une économie de service : des gains économiques et environnementaux?

2019· article· fr· W2942609789 sur OpenAlexaffvenue
Julien Racicot, Paul Lanoie, Sylvain Plouffe

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le passage à une économie de service pourrait contribuer à réduire considérablement les impacts environnementaux reliés à nos activités. Pour que le potentiel de réduction des systèmes produit-service (SPS) se concrétise, il faut que ces modèles d’affaires soient rentables pour les entreprises, que les usagers y trouvent leur compte et que les SPS soient moins polluants que les produits qu’ils remplacent. Au niveau économique, plusieurs exemples montrent que les SPS sont avantageux pour les producteurs qui peuvent, à travers ces modèles, augmenter leur chiffre d’affaires, profiter d’une stabilisation des revenus et augmenter leurs profits. Pour les consommateurs, les SPS, qui remettent entre les mains des producteurs toutes les notions d’achat, de gestion, d’entretien et de réparation, sont souvent moins chers et mieux adaptés que les produits qu’ils remplacent. Au niveau environnemental, par contre, bien que plusieurs gains encourageants soient observés, le bilan global reste extrêmement difficile à réaliser. Les offres de SPS sont très variées et chaque contexte nécessiterait une analyse des impacts directs et indirects qui est unique. L’objectif de cet article sera donc de faire le point sur l’économie de service en couvrant principalement trois aspects : 1) la rentabilité de l’économie de service pour les entreprises impliquées; 2) sa rentabilité pour les clients et 3) les impacts environnementaux de l’économie de service. De plus, l’article fera ressortir les catégories d’entreprises les plus susceptibles de profiter des SPS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2019
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