Modèle théorique de projets de Green IS : une spécification des relations entre objectifs, compétences et culture environnementale
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».