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Enregistrement W1279304326 · doi:10.4018/978-1-60566-677-8.ch067

Enabling the Glass Pipeline

2011· book-chapter· en· W1279304326 sur OpenAlexaff
Umar Ruhi, Ofir Turel

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensMcMaster UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chain managementProcess managementSupply chainBusinessAgile software developmentService managementMobile technologyProcurementComputer scienceKnowledge managementMobile computingMarketingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the prospect of information exchange independent of time and place has been a compelling driver for organizations worldwide to adopt mobile technology applications in their various business practices. In particular, the application of mobile technology in Supply Chain Management has drawn widespread attention from researchers and practitioners who endorse adaptive and agile supply chain processes. This chapter discusses the applications of mobile technologies in various areas of supply chain management and the potential benefits of those technologies along the dimensions of reduced replenishment time and transactions and billing cycles. Among other discussions, the role of mobile procurement, inventory management, product identification, package tracking, sales force, and field service automation technologies is highlighted. To substantiate the basis for adopting mobile technologies for supplychain management, different market drivers for mobile applications are exemplified and applied to the three macro-level processes of supplier relationship management, internal supply chain management, and customer relationship management; a resulting typology of mobile supply chain management applications is presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0930,026

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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