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Enregistrement W2075639135 · doi:10.1109/tse.2014.2354043

Customizing the Representation Capabilities of Process Models: Understanding the Effects of Perceived Modeling Impediments

2014· article· en· W2075639135 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

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Computer scienceProcess modelingRepresentation (politics)Variety (cybernetics)Process miningDesign processData scienceProcess managementWork in processManagement scienceBusiness process modelingArtificial intelligenceEngineeringBusiness process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Process modeling is useful during the analysis and design of systems. Prior research acknowledges both impediments to process modeling that limits its use as well as customizations that can be employed to help improve the creation of process models. However, no research to date has provided a rich examination of the linkages between perceived process modeling impediments and process modeling customizations. In order to help address this gap, we first conceptualized perceived impediments to using process models as a “lack of fit” between process modeling and another factor: 1) the role the process model is intended for; and 2) the task at hand. We conducted a case study at two large health insurance carriers to understand why the lack of fit existed and then show different types of process modeling customizations used to address the lack of fit and found a variety of “physical” and “process” customizations employed to overcome the lack of fits. We generalize our findings into propositions for future research that examinethe dynamic interaction between process models and their need to be understood by individuals during systems analysis and design.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,200 · 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