MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124527325 · doi:10.1115/ipc2014-33241

Learnings From Implementing a Management System Approach to Managing Research and Development (R&D): A Case Study on Implementing Structured Processes

2014· article· en· W2124527325 sur OpenAlexaff
Seema Taylor, Reena Sahney, Katherine Jonsson, Nicole Robeson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDiverse Research and Applications
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationProcess managementProcess (computing)Computer sciencePipeline (software)Engineering managementKnowledge managementSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enbridge Pipelines believes that a strong research and development (R&D) program is critical to ensure leading-edge safety and operational practices. As such, the Pipeline Integrity Department has launched an initiative to clearly identify, develop, and manage processes and practices to improve the transfer of knowledge from its R&D program to key operational challenges. The Integrity Solutions group within the Pipeline Integrity Department supports the R&D program from idea generation to operationalization (including knowledge integration) into existing programs. This approach begins with scanning the horizon to enable future opportunity areas and challenges to be captured through facilitation of “blue sky sessions”. Technology roadmaps are developed for each major threat category and used to prioritize R&D projects. Project execution is managed from project proposal to close-out through a stage-gate style process that allows the department to plan, organize, and execute projects that directly link to integrity-related threats. The final stage is operationalization, where R&D knowledge is transferred into pipeline operation practices and project execution lessons learned are captured and addressed. Through execution of the overall process supporting multi-year initiatives, Pipeline Integrity has gained experience and insight into specific strategies and tactics that are effective in overcoming the barriers presented in a well-managed R&D Program. This insight will be shared as a summary of a successful and practical management system approach to R&D initiatives. This paper describes the Management System approach: • Requirements: expectations and requirements for managing R&D. • Design: developing the system. • Implementation: deployment of the system. • Performance: data collection and reporting. • Continuous Improvement: analysis of results and lessons learned, including next steps.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0150,016
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,256 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDiverse Research and ApplicationsTravaux en français237 207