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Enregistrement W1975934026 · doi:10.1109/sasow.2012.38

NEXUS: A Synergistic Human-Service Ecosystems Approach

2012· article· en· W1975934026 sur OpenAlexaff
William A. Ross, Alexis Morris, Mihaela Ulieru

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Knowledge managementComputer scienceSituational ethicsSituation awarenessService (business)Organizational structureCognitionProcess managementRisk analysis (engineering)BusinessEngineeringManagementPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel approach to organizational effectiveness that challenges the static hierarchies predominant in traditional institutional frameworks. Human-Service Ecosystems (HSEs) represent individuals and the technologies they use to achieve goals within an organization. However, in situations involving complex dynamics, such as emergency response, organizations are often ineffective at achieving these goals. This ineffectiveness has been attributed, among other things, to the organization's underlying structure, as static hierarchies are ill-suited to addressing the dynamics of an unfolding situation, and to individuals' cognitive limitations. By improving human-machine effectiveness, while simultaneously improving the interaction between individuals, operationally-networked organizations can synergistically emerge through dynamic social structures supported by dynamic information systems. This paper proposes a new approach, NEXUS, which leads to the design of such an information system (based on the concept of HSE), capable of supporting both the dynamics necessary to match situational complexity, and the formal and informal social structures present within organizations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,119 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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