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Enregistrement W2014089987 · doi:10.1002/j.2334-5837.2007.tb02909.x

4.6.3 A Self‐assessment Scheme and an Evaluation of its Reliability based on ISO 9004:2000

2007· article· en· W2014089987 sur OpenAlexaff
Young‐Ha Hwang, Sang‐hyun Kim, Dong‐young Kim

Notice bibliographique

RevueINCOSE International Symposium · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)AuditComputer scienceQuality (philosophy)Self-assessmentProcess (computing)Scheme (mathematics)Quality auditReliability engineeringRisk analysis (engineering)Process managementBusinessAccountingMathematicsEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The self‐assessment based on ISO 9004:2000 in quality management system is an important process for the organization that continually improves its performance considering the effectiveness and efficiency of a quality management system. The scheme and process of the internal audit and self‐assessment based on ISO 9001:2000 and ISO 9004:2000 is an issue that continues to demand the attention of researchers in this field. Also, the reliability of self‐assessment results is a remarkable issue. One element of reliability is the extent to which different teams assessing the same project produce similar ratings when presented with the same evidence. This paper presents a self‐assessment scheme conducted during internal audits based on ISO 9004:2000 in Electronics and Telecommunications Research Institute in Korea. Furthermore, this paper evaluates the reliability of a self‐assessment scheme analyzing some results from two assessments between two teams in self‐assessment using Cohen's Kappa coefficient (Cohen 1960, Cohen 1968) and the observed agreement index (Jung 2003). The results indicate that the extent of agreement between the two teams is substantial and the self‐assessment scheme is reliable.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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