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Enregistrement W1909842019

Chain-computerisation and theories on knowledge-sharing: Prevent a fallacy of the wrong level and do not step into the pitfall of an unstructured-information overload

2011· article· en· W1909842019 sur OpenAlexaff
T. Visser

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)HumanitiesArtTheologyPolitical sciencePhilosophyHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is available in English and DutchChain-computerisation is, as always, still a topical subject and the demand for more insights and tools is steadily increasing. These can be obtained from other areas of research, but caution should be exercised when applying them to social chains. A fallacy of the wrong level is easily made and you can't structure an unstructured-information overload so easily. In my Master’s thesis, I identified aspects that can be used to assess the usability of insights and tools from other theories in the context of large-scale social chains. As far as I know, the only knowledge theory that pays explicit attention to – or is based on – scale is that of Nonaka.The insight that knowledge-sharing is essential for chain co-operation (focused on dealing with the dominant chain problem) emphasizes that the core of chain-computerisation is all about communication and not about simply compiling files. A dominant chain problem ensures the necessary focus and selection with respect to the exchange of information and the knowledge to be shared at the level of the chain as a whole. A standard solution does not often provide the chain communication that is necessary for dealing with a specific dominant chain problem; a chain-specific solution is generally necessary.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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