Designing as trading-off: a practice-based view on smart service systems
Notice bibliographique
Résumé
Posture-related problems, such as back pain, are an increasing global burden. They are deeply intertwined with how humans sit. While the information systems (IS) literature has been relatively silent on this matter, emerging literature in related disciplines has begun to attend to this problem by developing various artefacts. However, researchers have oftentimes done so by basing their artefacts on engineering rationales and attending only limitedly to the interactions between artefacts and humans. These interactions are crucial because data on posture is best collected by placing sensors on humans’ backs. This calls for considering and evaluating how bodies move in relation to sensors, the emotive reactions of humans to sensors and how humans make sense of recommendations emanating from underlying artificial intelligence (AI) technologies. We uncover what these considerations of human-centredness mean for designing smart service systems for posture management and suggest that a core consideration relates to trading-off possibilities of smart technologies and necessities emerging from practices. This study contributes to the body of knowledge on designing smart service systems and responds to calls for more IS research dealing with the prevention of chronic health conditions.
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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 | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,085 |
| Communication savante | 0,025 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».