MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1199191137

Environmental Scanning and Business Insight Capability: _x000D_ The Role of Business Analytics and Knowledge Integration.

2015· article· en· W1199191137 sur OpenAlexaff
R. Brent Gallupe, Jinglu Jiang

Notice bibliographique

RevueAmericas Conference on Information Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalyticsKnowledge managementBusiness analyticsBusinessBusiness processProcess (computing)Computer scienceProcess managementData scienceBusiness analysisMarketingBusiness modelWork in process
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental scanning is an important process that helps organizations sense what is happening in their environments. However, environmental scanning has been found to be less effective than its proponents had hoped for. The problem appears to be that environmental scanning does not lead to the business insights that managers need to help their organizations survive and grow. This paper reports a study into the role of data analytics and knowledge management on environmental scanning and business insight capability. Fifteen indepth interviews were conducted with data analytics professionals to get a deeper understanding of how what they did impacted the results of environmental scanning processes and the generation of business insights. The results indicate data analytics and knowledge management need to play a bigger role in the environmental scanning process if greater business insights are to be generated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmericas Conference on Information SystemsMême sujetBig Data and Business IntelligenceTravaux en français237 207