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Enregistrement W1888080088 · doi:10.14288/1.0067282

Function-based records classification systems : an exploratory study of records management practices in central banks

2009· article· en· W1888080088 sur OpenAlexaff
Fiorella Foscarini

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBanking stability, regulation, efficiency
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunction (biology)BusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Records management and archival theory recommends that records classification, as a means to identify and organize the records made or received in the course of business, should be based on an analysis of the records creators’ functions and activities and reflect them. However, the purpose of classification, the meaning of the term function, and the methodology for conducting a business analysis are not clearly explained in the relevant literature. Additionally, no studies of actual applications of the functional approach to records classification in real organizational settings exist. This dissertation addresses the question of how the concept of function and the functional approach to records classification are understood by those who are responsible for the development and implementation of records classification systems as well as by the users of such systems. In order to contribute insights that can enrich the theory and methodology of records classification, an empirical, interpretivist research design, based on an initial survey of potential study subjects and a multiple-case study research, was conducted in four selected central banks in Europe and North America. One of the selection criteria was that the organizational cultures of the case study sites had to be as heterogeneous as possible. Findings showed that the meanings of function, functional approach, and even classification are subject to various interpretations, that classification developers find functional methodologies confusing, and that users do not usually appreciate the outcomes of their efforts. Furthermore, because the approach to classification was not always consistent with the nature of the records, some of the classification systems examined did not adequately serve either records management or business-related purposes. The research also provided an explanation of the relationship between organizational culture and the understanding of both records management and business processes.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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