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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 OpenAlexafffundabout
Gilles Desthieux, Florent Joerin, Marcel Lebreton

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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,272
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

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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations27
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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