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Enregistrement W2944762919 · doi:10.9876/sim.v24i1.860

Modèle théorique de projets de Green IS : une spécification des relations entre objectifs, compétences et culture environnementale

2019· article· fr· W2944762919 sur OpenAlexaff
Salma Trid, Jacqueline Corbett, Lyne Bouchard

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afin d’assurer une meilleure performance environnementale, les organisations s’engagent dans
\ndiverses initiatives vertes, y compris celles impliquant les systèmes et technologies d’information.
\nCependant, notre compréhension des projets Green IS reste incomplète. Cette recherche vise à
\naméliorer cette compréhension en analysant l'influence de trois facteurs sur les impacts
\nenvironnementaux des projets Green IS : les objectifs environnementaux, les compétences
\nmobilisées et la culture environnementale. Des études de cas exploratoires de sept projets de Green
\nIS dans le secteur financier ont été réalisées, ce qui a permis l’élaboration d’un nouveau modèle
\nthéorique. Celui-ci définit une nouvelle variable, en l’occurrence la notion de perception d’un
\nprojet de Green IS. À cet égard, nous suggérons que celle-ci est influencée directement par les
\nobjectifs d’un projet et par son impact environnemental. Toutefois, ces objectifs influencent aussi
\nindirectement les impacts dans la mesure où ils déterminent le choix des compétences mobilisées.
\nLa culture environnementale de l’organisation joue aussi un rôle à travers les programmes de
\nsensibilisation et le renforcement de l’identité verte des membres du personnel. Nous avons
\nconstaté en la matière que même les projets marqués par l’absence d’objectifs environnementaux
\nou de compétences en développement durable peuvent avoir des retombées environnementales
\npositives parce que les employés impliqués prennent des décisions plus écoresponsables. Cette
\nrecherche contribue au plan de la réflexion scientifique à révéler les dynamiques complexes des
\nprojets de Green IS, fournissant ainsi une base pour la réalisation d’études ultérieures. Sur un plan
\nplus pratique, ses conclusions permettent d’identifier différentes voies que les organisations
\npeuvent emprunter pour mieux gérer leurs initiatives environnementales afin d’en améliorer les
\nrésultats.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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