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 diverses initiatives vertes, y compris celles impliquant les systèmes et technologies d’information. Cependant, notre compréhension des projets Green IS reste incomplète. Cette recherche vise à améliorer cette compréhension en analysant l’influence de trois facteurs sur les impacts environnementaux des projets Green IS : les objectifs environnementaux, les compétences mobilisées et la culture environnementale. Des études de cas exploratoires de sept projets de Green IS dans le secteur financier ont été réalisées, ce qui a permis l’élaboration d’un nouveau modèle théorique. Celui-ci définit une nouvelle variable, en l’occurrence la notion de perception d’un projet de Green IS. À cet égard, nous suggérons que celle-ci est influencée directement par les objectifs d’un projet et par son impact environnemental. Toutefois, ces objectifs influencent aussi indirectement les impacts dans la mesure où ils déterminent le choix des compétences mobilisées. La culture environnementale de l’organisation joue aussi un rôle à travers les programmes de sensibilisation et le renforcement de l’identité verte des membres du personnel. Nous avons constaté en la matière que même les projets marqués par l’absence d’objectifs environnementaux ou de compétences en développement durable peuvent avoir des retombées environnementales positives parce que les employés impliqués prennent des décisions plus écoresponsables. Cette recherche contribue à la réflexion scientifique en révélant les dynamiques complexes des projets de Green IS, fournissant ainsi une base pour la réalisation d’études ultérieures. Sur un plan plus pratique, ses conclusions permettent d’identifier différentes voies que les organisations peuvent emprunter pour mieux gérer leurs initiatives environnementales afin d’en améliorer les résultats.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».