Les technologies de l'information et l'organisation
Bibliographic record
Abstract
Résumé Personne ne peut nier la trace indélébile que les technologies de l’information (TI) ont laissée sur l’organisation. Dans cet article de ce numéro spécial, les professeurs du Service de l’enseignement des technologies de l’information de HEC Montréal font le point sur l’introduction des TI dans l’organisation et sur les bouleversements qu’elles ont ensuite provoqués. Selon leurs propres points de vue et centres d’intérêt, ils y abordent les jalons importants de cette histoire : les événements marquants (comme l’introduction des ordinateurs au sein de l’organisation), les phénomènes qui nous accompagnent depuis plusieurs années et qui sont encore brûlants d’actualité (comme l’implantation ou la gestion de projets TI) et les courants qui sont apparus depuis quelques années, mais dont le potentiel reste encore à exploiter (par exemple, la gestion de la connaissance et l’intelligence d’affaires). Cette analyse montre bien l’éventail, la richesse et la complexité des facteurs à considérer lorsque l’organisation veut exploiter le potentiel des technologies de l’information.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.005 |
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".