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Enregistrement W2153375862

Video conference platforms: A tool to foster collaboration during interorganizational in vivo simulations

2014· article· en· W2153375862 sur OpenAlexaff
Cecilia Lemus-Martinez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementComputer scienceIn vivoPsychologyHuman–computer interactionBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inter-organizational problem solving of emergencies and extreme events are complex research fields where scarce experimental data is available. To address this problem, the Inter-GAP In Vivo System, was developed to run behavioural experiments of complex crisis. The system design and testing included three categories of participants: for pilot testing, first year university students; for theoretical validity, college students engaged in emergency management programs; and for field validity, expert decision makers who managed major crises. A comparative assessment was performed to select the most suitable video conferencing software commercially available, since it was more cost-efficient to acquire a tool already developed and customized it to the experiment needs than it was to design a new one. Software features analyzed were: ease of use, recording capabilities, format delivery options and security. The Inter-GAP In Vivo System setup was implemented on the video conference platform selected. The system performance was evaluated at three levels: technical setup, task design and work flow processes. The actual experimentation showed that the conferencing software is a versatile tool to enhance collaboration between stakeholders from different organizations, due to the audiovisual contact participants can establish, where non verbal cues can be interchanged along the problem solving processes. Potential future system applications include: collaborative and cross – functional training between organizations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

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