Transformation numérique des organisations respectant les principes de la durabilité environnementale : évaluation de la couverture des résultats d'une cartographie des concepts avec la littérature scientifique
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Cette activité de synthèse traite de la problématique des technologies de l’information et des communications (TIC) et du développement durable en évaluant le chevauchement de la représentation collective empiriquement obtenue d’un groupe de parties prenantes de l’industrie des TIC au Québec, par la cartographie des concepts en groupe (CCG), et un état de l’art narratif. Il s’agit d’une forme de validation du travail de CCG qui est importante puisqu’elle n’a pas encore fait l’objet d’une validation externe des résultats en regard de la littérature en informatique de gestion. Objectif : Évaluer dans quelle mesure les résultats obtenus par la démarche méthodologique de la CCG se retrouvent dans la littérature scientifique. Question de recherche : Quel est le niveau de couverture de la littérature scientifique en informatique de gestion par rapport aux résultats empiriques obtenus dans une démarche de CCG abordant la question des TIC durables (c.-à-d., une transformation numérique respectant les principes de durabilité environnementale)? Méthode : Dans ce rapport, l’état de l’art narratif repose sur les approches méthodologiques mises en avant dans les travaux en systèmes d’information et en TIC de Paré et al. (2015), dans le domaine du management et du développement durable de Wasserbaur et al. (2022) et plus généralement de Snyder (2019). Discussion : La validation externe que proposent les résultats présentés dans ce rapport permet de comprendre les enjeux, défis et besoins des organisations qui se lancent dans une transformation numérique et qui cherchent à respecter des principes de développement durable pour limiter leurs impacts sur l’environnement. Conclusion : Cette activité de synthèse a permis de vérifier qu’il existe un chevauchement entre la CCG réalisée et l’état de l’art. Il a été démontré que 56 % des actions proposées par les participants de la CCG se retrouvent dans l’état de l’art de la littérature identifiée et analysée. Ce rapport permet d’identifier des zones de travail potentielles pour des recherches futures quant à la durabilité environnementale de la transformation numérique des organisations. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : TIC durables, Transformation numérique, Objectifs de développement durable, Gouvernance sociétale et environnementale, Revue narrative, Économie circulaire.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 teacher head, 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".