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Enregistrement W2067404681 · doi:10.4018/jal.2011070104

Process Analysis of Knowledge Production

2011· article· en· W2067404681 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

RevueInternational Journal of Applied Logistics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainPublishingGeneral partnershipKnowledge sharingOpenness to experienceKnowledge managementProcess (computing)BusinessProduction (economics)Process managementComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an optimized supply chain for ‘knowledge products’. Based on the traditional logistics model for academic knowledge, knowledge creation and delivery are discussed. A new framework of an optimized supply chain for ‘knowledge products’ is developed. A semi-structured interview was undertaken to capture and analyze the knowledge logistics in a traditional publishing setup. Findings include the illustration of a new optimized supply chain for the manufacturing and distribution of ‘knowledge products’. Realised benefits are discussed showing a significant reduction in total supply chain processing. Research in this domain involves the actual knowledge creators (publishing companies). Connecting knowledge delivery systems to the supplier presents challenges including information sharing and openness to accessing their systems. More challenges are discussed with implications, primarily related to commitment, partnership and re-engineering of present systems. Publishing companies still follow the same traditional supply chain for knowledge creation. They have moved towards custom publishing, but their processes remain practically the same. Publishing companies have to change their mindsets and re-engineer their processes.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,261 · 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