Fostering Sustainability Through Digital Evolution: Evaluating Industry 5.0 Preparedness in Quebec’s Regional SMEs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transformative journey toward Industry 4.0 (I4.0) has revolutionized business operations, requiring firms to adapt to digitalization and environmentally-conscious practices (often termed “green digital,” “sustainable digital,” “smart green,” or “responsible digital”). This adaptation may be challenging, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs) that typically lack larger firms’ adaptive resources and capacities. This chapter delves into the dynamic intersection of sustainability and digital transformation by focusing on the specific case of SMEs to propose a preliminary framework for evaluating SMEs’ Industry 5.0 (I5.0) maturity levels (digital), which has a broader scope by including green and social practices (sustainable) with digitalization. The chapter first provides some background by highlighting the push for organizations to integrate sustainable practices into their digital transformation endeavors seamlessly. In a world grappling with environmental and social challenges, aligning technological advancements with responsibility is increasingly relevant for SMEs. The schwerpunkt of the chapter is an extensive (but non-systematic) literature review of the digital maturity level assessment domain, coupled with insights from extant research in the sustainable digital (5.0) assessment area. The objective of the review is to construct a preliminary framework for evaluating SMEs’ digital preparedness while concurrently measuring their commitment to sustainable practices. This framework incorporates critical parameters such as resource efficiency, circular economy principles, and the incorporation of renewable energy sources in digital control operations. The chapter further sheds light on SMEs’ challenges in achieving a coherent balance between digitalization and sustainability. These challenges span technological, organizational, and regulatory dimensions, emphasizing the multifaceted nature of the transition. Notably, the chapter identifies these challenges and proposes practical strategies and best practices to overcome them.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».