Learnings From Implementing a Management System Approach to Managing Research and Development (R&D): A Case Study on Implementing Structured Processes
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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