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Enregistrement W1508623181 · doi:10.1002/sdr.434

Ulysse: a qualitative tool for eliciting mental models of complex systems

2010· article· en· W1508623181 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSystem Dynamics Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneUniversité Laval
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Causal modelKey (lock)Mental modelCausal loop diagramManagement scienceData scienceKnowledge managementProcess managementSystem dynamicsArtificial intelligencePsychologyEngineeringCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stakeholders involved in the definition of managerial problems perceive and internalize the complexity of these problems as mental models. These models are not always made explicit, which can lead to misunderstandings and conflicts. This article presents Ulysse, a tool that enables stakeholders to progressively elicit their mental models as causal loop models. Ulysse uses web technologies that store information in a database and interactively display the modeling results. It is based on matrix calculation that facilitates statistical operations and provides better understanding of the model structure. Analysis and comparison of individual models reveal the most important variables and relationships among them as a basis for identifying key issues, divergent and convergent opinions between stakeholders. Ulysse has been tested in the context of regional economic development in Atlantic Canada. The tool was designed to support managers, during interviews, in building qualitative models of indicators. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,221 · 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