Le lien entre les systèmes d’information et la structure de l’organisation : choix et risques
Bibliographic record
Abstract
Pour être performantes, les organisations doivent configurer adéquatement leur différentes composantes; stratégie, structure et technologies de l’information. La recherche suggère qu’il n’y a pas de configuration organisationnelle systématiquement supérieure. C’est beaucoup plus par la qualité de l’agencement de ces pièces que par le choix absolu d’une forme de structure proprement dite que l’organisation deviendra performante. Ces choix sont empreints de risques, que ce soit dans le choix même d’une configuration ou dans le projet qui permet de transformer l’organisation. Les risques sont omniprésents. Le texte présente les questions de structure de la fonction systèmes d’information (impartition et gestion des risques). Par la suite, les transformations des structures de l’organisation rendues possibles par les technologies de l’information sont présentées. Ces changements sont associés de près à la gestion des risques des projets informatiques. Il est important de bien comprendre comment déployer ces technologies si on veut tirer avantage des nouvelles formes d’organisation.
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 | 0.014 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".