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Enregistrement W2059548739 · doi:10.1177/154193120605000365

Applied Comparison between Hierarchical Goal Analysis and Mission, Function and Task Analysis

2006· article· en· W2059548739 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSystems Engineering Methodologies and Applications
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHierarchyOperator (biology)Task (project management)Computer scienceOperations researchFunction (biology)Context (archaeology)Variable (mathematics)Class (philosophy)Systems engineeringArtificial intelligenceEngineeringMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses a case study approach to compare applications of Mission, Function and Task Analysis (MFTA) and Hierarchical Goal Analysis (HGA) to identify requirements for systems design in a military context. The two approaches were used to analyze three tactical positions in the Operations Room of a Halifax Class naval frigate. MFTA produced a four-level hierarchy; the bottom level of which specified tasks to be performed by the three naval operators. HGA produced a hierarchy that ranged from four to eight levels; every level specified goals, each assigned to an operator and each associated with a controlled variable. MFTA was found easier to apply, as job positions and time were used as frames of reference to identify tasks. HGA was found harder to apply, as goals were not defined by position, organizational structure, or time. MFTA successfully identified operator tasks, while HGA successfully identified both operator tasks and interactions that could benefit from technological support.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,550

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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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