MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1581498251 · doi:10.1080/713844026

TRANSFORMING AN EPA QA/R-2 QUALITY MANAGEMENT PLAN INTO AN ISO 9002 QUALITY MANAGEMENT SYSTEM

2002· article· en· W1581498251 sur OpenAlexaboutno aff
Roger A. Kell, Clyde M. Hedin, Garabet H. Kassakhian, Eric S. Reynolds

Notice bibliographique

RevueQuality Assurance · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceQuality management systemCertificationAuditQuality auditEngineering managementEngineeringQA/QCQuality managementQuality (philosophy)Operations managementBusinessProcess managementManagement systemAccountingComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Environmental Protection Agency's (EPA) Office of Emergency and Remedial Response (OERR) requires environmental data of known quality to support Superfund hazardous waste site projects. The Quality Assurance Technical Support (QATS) Program is operated by Shaw Environmental and Infrastructure, Inc. to provide EPA's Analytical Operations Center (AOC) with performance evaluation samples, reference materials, on-site laboratory auditing capabilities, data audits (including electronic media data audits), methods development, and other support services. The new QATS contract awarded in November 2000 required that the QATS Program become ISO 9000 certified. In a first for an EPA contractor, the QATS staff and management successfully transformed EPA's QA/R-2 type Quality Management Plan into a Quality Management System (QMS) that complies with the requirements of the internationally recognized ISO 9002 standard and achieved certification in the United States, Canada, and throughout Europe. The presentation describes how quality system elements of ISO 9002 were implemented on an already existing quality system. The psychological and organizational challenges of the culture change in QATS' day-to-day operations will be discussed for the benefit of other ISO 9000 aspirants.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQuality AssuranceMême sujetRisk and Safety AnalysisTravaux en français237 207