Notice bibliographique
Résumé
The enhancement of human capability ushers in a new age of technology as people call for machinery to take over their work, increase human efficiency, and make the impossible become possible. But the major challenge organizations experience is the high level of resistance towards adoption of such innovations into the firm's operations. This study aims at discussing the dynamic factors behind technological resistance and how the necessary culture can be built. Some of these factors are perceived job loss, lack of knowledge on the new technology such as AI and biotechnology, culture and age differences in adoption of technology, ethics such as privacy and autonomy, bureaucratic resistance, psychological barrier to change, lack of resources, resistance to technology-based performance indicators, and fear of obsolescence of skills. Thus, there is a need to focus on such solutions as clear reporting by organizations, development of specific programs for effective training, ethical standards within the frameworks of the organization, considering employees, their views, ideas, and promoting widespread commitment and leadership from managers for stimulating innovation. Thus, proper management of change in organizations can prevent resistance and bring people and technologies to improve effectiveness, innovation, and strategic positioning in the age of high-tech environments. As for practical applications, this study calls for a partnership and future-oriented approach towards unveiling and addressing the challenges of technological implementation, and in turn, outlining the opportunities of human enhancement technologies to organizations as well as the society and ethics.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».