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Enregistrement W1555246477 · doi:10.1002/9781118445112.stat00195

Methods of Risks Estimation and Analysis of Business Processes

2014· other· en· W1555246477 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.

Notice bibliographique

RevueWiley StatsRef: Statistics Reference Online · 2014
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEconomic and Technological Systems Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimationComputer scienceProfit (economics)Risk analysis (engineering)Business processRisk managementInefficiencyTask (project management)EconometricsMathematical optimizationOperations researchMathematicsWork in processEconomicsOperations managementBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the paper the model of business processes of a data‐flow type and operations above them are entered into reviewing. The methods of the analysis of business processes on effectiveness are offered. The methods of an risk estimation and analysis of business processes are considered also. The task of risk estimation and using it on practice in managing economic systems with using processing approach is investigated. Conditional‐internal and conditional‐external risks are considered and proved their properties. Metrics of risks estimation are given as highest comparative and absolute losses, average losses etc. Inefficiency of using risk estimation procedures by dispersion and quantiles is shown. Approaches to the business‐processes indicators optimization proposed and investigated in the area “risk‐profit” (“risk‐indicator”). This optimization is realized by using utility function as multicriterion problem. Functional, stochastic dependences between risks are shown, that do not allow to optimize risks only (separate from indicators). The task of risk managing in economic systems is work out in complex with the tasks of it's analysis, modeling and optimization. The problem of factor analysis in deterministic form is investigated too.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,276 · 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