Introduction to the Special Issue on Thriving Amidst Disruptive Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Disruptive technologies are thriving to replace the dominant technologies in many industry sectors.Thus, there is a need for a set of theories and technical works that can predict the probability of success of disruptive technologies at their early stages.Referring to the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, technological, organizational, and environmental readiness affect enterprises' success in adopting and implementing disruptive technologies.For example, people believe that artificial intelligence (AI) and blockchain are two of the most disruptive technologies that make our world increasingly connected.Further, it is essential to consider the implications of these disruptive technologies and their integrations on security and privacy.For example, blockchain introduces challenging Internet of Things (IoT) security problems.The theme of this special issue is to provide a platform to discuss theoretical and technical approaches, strategies, solutions, and applications to support business transformation in a disruptive technological environment.We solicited research and industry papers related to these specific challenges and others driving innovation in this topic and related research issues, including (1) Big Data, Data Analytics, and Business Intelligence; (2) Enterprise Systems and Knowledge Management; (3) Digital Transformation, Management, and Governance; (4) Information Security, Privacy, and Risk Management; (5) Digital Information Systems in the Public Sector, Healthcare, Telecommunications, Transport and Education; (6) Digital Business Platforms, Blockchain, Social Networking, and the IoT; (7) Regional Perspectives on Digital Information Systems; (8) Artificial Intelligence (AI), Robotics, and Machine Learning; (9) Augmented Reality (AR) and Mixed Reality (XR); and (10) Case Studies (e.g., healthcare, customer service, aviation, etc.).This special issue provides the fundamentals of thriving amidst disruptive technologies, covering their computational development, technical capabilities, and roles in academic, societal, corporate, and governmental strategies.The special issue also provides clear evidence that disruptive technologies play an ever-increasingly essential and critical role in supporting our daily life and future, a new discipline for interdisciplinary research in business, information systems, and even social sciences.Two research papers have been presented on this special issue.Referring to the first paper, Ho et al. [ 2024 ] summarized the discussion of how blockchain and distributed ledger technologies can help tackle the fake news and misinformation problem at the 15th International Conference on Information Resources Management [Conf-IRM 2022 ] on October 18, 2022.In the second paper, Zhao et al. [ 2024 ] presented a quantitative metric and language-dependent single qualitative analysis of conformance between legal and smart contracts for constructing the secure blockchain.For future research directions, the AI-driven capability allows companies to gather real-time data from multiple sources, aiding strategy formulation and decision-making [Raj et al. 2023 ].Generative AI (GAI) should be imperative to imbue it with empathy, ethical considerations, and a human-centric approach, referred to as
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,034 |
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 ».