Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to provide details on how the Capital Projects Division within Alberta Infrastructure, in the provincial government of Alberta, started its journey to excellence by following Excellence Canada's framework. The framework focusses on systematic approach to excellence and widespread implementation in the organization. This paper provides comprehensive information on the division's processes, trends and impending changes for leadership that demonstrates quality and commitment of business excellence through quality improvements based on experience. Design/methodology/approach In partnership with Excellence Canada, Capital Projects Division of Alberta government embarked on a journey to excellence using the Progressive Excellence Program® framework for quality. Equally important, the division explored ways it can invest wisely in innovative ideas that will reshape the current organization and prepare staff for a very exciting future. That meant using the most comprehensive approach to review existing processes and strive for efficient and innovative ideas for continuous improvement over the longer term. Findings First, incorporating quality in the workplace is about the journey, not the destination, so leadership plays a vital role in its success. Second, the strategies on how to achieve quality primarily originate from the people within the organization. A key to achieving quality is to provide a framework for these ideas and strategies to emerge. Originality/value This paper focuses on the perseverance and leadership required in the development of a framework to support and encourage quality in the organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,023 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».