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Enregistrement W2072348339 · doi:10.7577/formakademisk.794

Systemic Design: Two Canadian Case Studies

2014· article· en· W2072348339 sur OpenAlexaffabout
Alex Ryan, Mark Leung

Notice bibliographique

RevueFormAkademisk - forskningstidsskrift for design og designdidaktikk · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensUniversity of TorontoGovernment of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemSystems thinkingProcurementKnowledge managementPurchasingNatural resourceBusinessComputer scienceOperations managementEngineeringMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces two novel applications of systemic design to facilitate a comparison of alternative methodologies that integrate systems thinking and design. In the first case study, systemic design helped the Procurement Department at the University of Toronto re-envision how public policy is implemented and how value is created in the broader university purchasing ecosystem. This resulted in an estimated $1.5 million in savings in the first year, and a rise in user retention rates from 40% to 99%. In the second case study, systemic design helped the clean energy and natural resources group within the Government of Alberta to design a more efficient and effective resource management system and shift the way that natural resource departments work together. This resulted in the formation of a standing systemic design team and contributed to the creation of an integrated resource management system. A comparative analysis of the two projects identifies a shared set of core principles for systemic design as well as areas of differentiation that reveal potential for learning across methodologies. Together, these case studies demonstrate the complementarity of systems thinking and design thinking, and show how they may be integrated to guide positive change within complex sociotechnical systems.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,277
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,149 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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