A development in balanced scorecard by designing a fuzzy and nonlinear Algorithm (case study: Islamic Azad university of Semnan)
Notice bibliographique
Résumé
The success of each organization depends undoubtedly on the quality of its management and management quality depends on decision quality and information quality on the quality of its measurement and proportion.Therefore, its accuracy and measurement has a key role in the success of the organization and the weakness of performance evaluation and managerial control system can transfer to a barrier for the growth of organization.Performance evaluation systems are now dividable to two traditional group (performance evaluation of an individual across reminding him about his performance) and modern group (developing and improving the capacity of evaluated individual and inclined to achievement of organizational objectives and strategies).One of the most authoritative strategic models in this field is the balanced scorecard (BSC) model in which entire aspects of an organization are dominantly investigated.However, no operational trend has been introduced for utilizing it up to now.In this paper, an operational trend is introduced to apply the foundations of BSC model and multiple criteria decision making (MCDM) techniques.The most important goal of researchers in representation of new structure for creating development and growth capacity and permanent improvement is associated by a kind of providence, such that it can develop desirable organizational and work behaviors towards achieving the objectives and strategies of the organization.In addition, the strategic planning of Islamic Azad university of Semnan was modeled by suggested structure to validate the suggested structure's capacities.The results showed that outputs were more tangible for the personnel of the organization and the results were accepted by the managers of Islamic Azad university of Semnan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».