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Enregistrement W2021475161 · doi:10.1002/j.2158-1592.2009.tb00113.x

EFFECTIVE PERFORMANCE MANAGEMENT

2009· article· en· W2021475161 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Logistics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentAnalogyComputer scienceProsperityPoint (geometry)Plan (archaeology)Variation (astronomy)Consistency (knowledge bases)BusinessProcess managementRisk analysis (engineering)MarketingOperations managementEconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synergistic effect of holistically addressing all of the variables highlighted by this article will result in organizations consistently reaching their intended destination. Skipping steps creates the illusion of speed, but rarely results in progress. While effective performance management is incredibly difficult, it is also critical to an organization's survival and prosperity. Systematically addressing these critical success factors will ensure consistency and success: The starting point—A clear, objective understanding of current reality, as it is . The destination—A clear point of view on where you want the organization to be, taking the current realities into account. The path—A growth plan that will take you from the current reality to the intended destination. Variation—A culture and system that expects variation, distinguishes between noise and signal, ignores the noise, and acts on the signals. Agile Course Correction—A strong foundation that increases the number of course correction opportunities dramatically. Alignment—Ensuring that everyone works towards the same destination. The article uses a flight analogy to explain each of these critical variables.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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