Sustainable Information Technology (IT) and Sustainable Information Systems (IS) were synonymous with Green IT-IS until recently the studies focused on sustainable IT-IS encompassing the interaction between economy, society, and environment. Here, is an attempt to understand the development in the emerging field of Sustainable IT-IS from Green IT-Green IS. The studies in the area of Sustainable IT-IS spare address diverse topics. This study attempts to provide a framework for the field of research and indicate potential research directions in the sustainable IT-IS domain. A detailed comparative analysis approach of 296 papers has been used to understand the progress of management research in Sustainable IT-IS vis-à-vis Green IT-IS. The review analyses the collated literature to understand the trends across the study period, development across various economies/ geographies, methodological approaches used, behavioral and theoretical aspects investigated, and finally, develop a taxonomy based on identified theses in the field of study. The study highlights that developed countries focus more on studies on the Sustainable IT-IS domain compared to other economies. It was evident that sustainable IS has received very limited focus. The study identifies 7 major themes and 29 subthemes forming the area of study during the evolution of Sustainable IT-IS through Green IT-IS. Subsequently, taxonomy was proposed to identify future research initiatives for investigation. The review comparing the evolution of research on managerial issues on Sustainable IT-IS vis-à-vis Green IT-IS is provided perhaps for the first time. The study provides an avenue for future research in the upcoming domain of Sustainable IT-IS.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.2
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pp.74-80
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2013
In this study, a novel and flexible recommender system was developed, based on product taxonomy and usage patterns of users. The proposed system consists of the following four steps : (i) estimation of the product-preference matrix, (ii) construction of the product-preference matrix, (iii) estimation of the popularity and similarity levels for sought-after products, and (iv) recommendation of a products for the user. The product-preference matrix for each user is estimated through a linear combination of clicks, basket placements, and purchase statuses. Then the preference matrix of a particular genre is constructed by computing the ratios of the number of clicks, basket placements, and purchases of a product with respect to the total. The popularity and similarity levels of a user's clicked product are estimated with an entropy index. Based on this information, collaborative and content-based filtering is used to recommend a product to the user. To assess the effectiveness of the proposed approach, an empirical study was conducted by constructing an experimental e-commerce site. Our results clearly showed that the proposed hybrid method is superior to conventional methods.
Taxonomies are widely used to classify information, and multiple (possibly competing) taxonomies often exist for the same domain. Given a set of correspondences between two taxonomies, it is often necessary to "merge" the taxonomies, thereby creating a unied taxonomy (e.g., that can then be used by data integration and discovery applications). We present an algorithm for merging taxonomies that have been related using articulations given as RCC-5 constraints. Two taxa Nand M can be related using (disjunctions of) the ve base relations in RCC-5: M; N ${\subseteq}$M; N ${\supseteq}$; N ${\oplus}$M (partial overlap of Nand M); and N ! M (disjointness: N ${\cap}$M = ${\varnothing}$). RCC-5 is increasingly being adopted by scientists to specify mappings between large biological taxonomies. We discuss the properties of the proposed merge algorithm and evaluate our approach using real-world taxonomies.
Supply chain management(SCM) has become an integral part in manufacturing management. And it is often discussed that the actual advantages of supply chain management can be exploited by its integrative management approach. Very often in this context scholars refer to the need of integrating the supply chain. However few examples of truly integrated supply chains are witnessed and it is not always clear what integration implies and how it is implemented. In this paper, it is empirically attempted to analyze the integrated supply chain management practices in a strategic perspective. Using the data gathered from Japanese manufacturers, a taxonomy of the SCM integration strategy is developed and the characteristics of each company group are investigated with a viewpoint of integrated supply chain management initiatives. Furthermore the relationships between the taxonomy and the manufacturing strategy process are also examined.
Zafar, Raheel;Malik, Muhammad Noman;Hayat, Huma;Malik, Aamir Saeed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1543-1561
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2020
Taxonomy of human brain activity is a complicated rather challenging procedure. Due to its multifaceted aspects, including experiment design, stimuli selection and presentation of images other than feature extraction and selection techniques, foster its challenging nature. Although, researchers have focused various methods to create taxonomy of human brain activity, however use of multivariate pattern analysis (MVPA) for image recognition to catalog the human brain activities is scarce. Moreover, experiment design is a complex procedure and selection of image type, color and order is challenging too. Thus, this research bridge the gap by using MVPA to create taxonomy of human brain activity for different categories of images, both colored and gray scale. In this regard, experiment is conducted through EEG testing technique, with feature extraction, selection and classification approaches to collect data from prequalified criteria of 25 graduates of University Technology PETRONAS (UTP). These participants are shown both colored and gray scale images to record accuracy and reaction time. The results showed that colored images produces better end result in terms of accuracy and response time using wavelet transform, t-test and support vector machine. This research resulted that MVPA is a better approach for the analysis of EEG data as more useful information can be extracted from the brain using colored images. This research discusses a detail behavior of human brain based on the color and gray scale images for the specific and unique task. This research contributes to further improve the decoding of human brain with increased accuracy. Besides, such experiment settings can be implemented and contribute to other areas of medical, military, business, lie detection and many others.
The amount of sources of information available on the web using ontologies as support continues to increase and is often heterogeneous and distributed. Ontology alignment is the solution to ensure semantic interoperability. In this paper, we describe a new ontology alignment approach, which consists of combining structure-based and reasoning-based approaches in order to discover new semantic correspondences between entities of different ontologies. We used the biblio test of the benchmark series and anatomy series of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) 2012 evaluation campaign to evaluate the performance of our approach. We compared our approach successively with LogMap and YAM++ systems. We also analyzed the contribution of our method compared to structural and semantic methods. The results obtained show that our performance provides good performance. Indeed, these results are better than those of the LogMap system in terms of precision, recall, and F-measure. Our approach has also been proven to be more relevant than YAM++ for certain types of ontologies and significantly improves the structure-based and reasoningbased methods.
This paper argues that the de se reading is a composite of the corresponding de re one plus the presupposition that there exists a strong epistemic relation between the object of attitude, linguistically realized as an anaphor, and the attitude-bearer, the referent of the anaphor's antecedent. Close examination of the relation between the attitudes de se and anaphora reveals that the notion de se, as currently understood, should be generalized to explain the choice of anaphors. A taxonomy of anaphors in terms of a general notion like presupposition provides further empirical support for the approach taken here.
Intracranial vascular malformations typically encountered by pediatric neurosurgeons include arteriovenous malformations, vein of Galen malformations and cavernous malformations. While these remain amongst some of the most challenging lesions faced by patients and caregivers, the past decade has produced marked advances in the understanding of the pathophysiology of these conditions, with concomitant innovations in treatment. This article will highlight present and future perspectives relevant to these diseases, with a focus on an emerging approach utilizing disease-specific mutations to develop a novel taxonomy for these conditions.
Due to the explosive growth of mobile application services, categorizing mobile application services is in need in practice from both customers' and developers' perspectives. Despite the fact, however, there have been limited studies regarding systematic categorization of mobile application services. In response, this study proposed a method for categorizing mobile application services, and suggested a service taxonomy based on the network clustering results. Total of 1,607 mobile healthcare services are collected through the Google Play store. The network analysis is conducted based on the similarity of descriptions in each application service. Modularity detection analysis is conducted to detects communities in the network, and service taxonomy is derived based on each cluster. This study is expected to provide a systematic approach to the service categorization, which is helpful to both customers who want to navigate mobile application service in a systematic manner and developers who desire to analyze the trend of mobile application services.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.1
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pp.11-25
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2007
Despite surging interests in analyzing business processes, there are few scientific approaches to analysis and redesign of organizational structures which can greatly affect the performance of business processes. This paper presents a method for deriving and analyzing organizational relations from process models using social network analysis techniques. Process models contain information on who performs which processes and activities, along with the assignment of organizational units such as departments and roles to related activities. To derive social relations between organizational units from process models, three types of metrics are formally defined: transfer of work metrics, subcontracting metrics, and cooperation metrics. By applying these metrics, various relations among organizational units can be derived and analyzed. To verify the proposed method and metrics, they are applied to standard process models of the semiconductor and electronic, and automotive industry in Korea. This paper presents a taxonomy for diagnosing organization structure based on the presented approach. The paper also discusses how to combine analyses in the taxonomy for redesign of organizational structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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