Évolution et fondements de la science du design dans les disciplines des systèmes d’information (SI) et du management
Bibliographic record
Abstract
Les travaux de Simon (1996) portant sur la science du design (SD) ont pénétré les approches de recherche en systèmes d’information (SI) et en management ; deux disciplines confrontées à des enjeux de pertinence et de rigueur en recherche. Pour aborder les fondements de la Recherche en science du design (RSD) dans ces disciplines, l’évolution historique est dressée pour ces disciplines en considérant qu’un artefact est tout « objet » artificiel qui a été designé, développé, implanté et évalué dans le but d’atteindre une finalité en répondant à des besoins dans un contexte donné. Malgré le faible nombre d’articles empiriques, les contributions de la RSD en SI ont acquis une légitimité académique. Selon l’analyse des auteurs qui y œuvrent, la RSD en management demeure toutefois de moindre importance qu’en SI. L’évolution des travaux permet de noter que malgré les différences entre types d’artefacts, il est tout de même possible d’établir les fondements communs de la RSD entre ces disciplines : (i) les artefacts sont des « objets » artificiels ; et (ii) les chercheurs sont des agents de progrès de ces « objets » artificiels.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.023 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".