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Enregistrement W1600458433 · doi:10.3233/idt-130182

ITIL-based IT service support process reengineering

2014· article· en· W1600458433 sur OpenAlexaff
Raul Valverde, Raafat George Saadé, Malleswara Talla

Notice bibliographique

RevueIntelligent Decision Technologies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation Technology Infrastructure LibraryFinancial management for IT servicesIncident managementITIL security managementProcess managementIT service managementIT portfolio managementBusiness process reengineeringService deskCapacity managementService (business)Knowledge managementComputer scienceBusinessService designService providerEngineeringSystems engineeringInformation technologyOperations managementInformation securityComputer securityProject managementSecurity service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Information Technology Infrastructure Library (ITIL) supports best practices, reengineering activities and IT service support processes. ITIL framework only provides recommendations, and companies need to utilize this framework to improve their IT service support processes and establish best pr actices. This study provides a methodology on how to apply the ITIL framework for evaluating the IT service support processes, its reengineering and alignment to best practices, and subsequent integration into a decision support system framework. A case study approach was used to identify a set of Key Performance Indicators (KPI) which were monitored by a decision support system (DSS) for triggering on-going reengineering of IT service support processes. This paper focuses on the implementation of the ITIL guidelines at the operational level, improvement of the service desk, and incident, problem, change, release, and configuration management. It also presents the implementation of the ITIL guidelines at the tactical level for the improvement of the service level, capacity, IT service continuity, service availability, and security management. We conclude by providing recommendations for future research.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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