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Enregistrement W4410036550 · doi:10.1007/978-3-031-82896-6_11

Fostering Sustainability Through Digital Evolution: Evaluating Industry 5.0 Preparedness in Quebec’s Regional SMEs

2025· book-chapter· en· W4410036550 sur OpenAlexafffundabout
Stéfanie Vallée, Myriam Ertz, Chourouk Ouerghemmi, Antoine Périn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesÉcole de technologie supérieure
Mots-clésPreparednessSustainabilityBusinessEnvironmental resource managementProcess managementManagementEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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