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Enregistrement W2157161133 · doi:10.1109/mcetech.2008.30

Toward an Integrated User Requirements Notation Framework and Tool forBusiness Process Management

2008· article· en· W2157161133 sur OpenAlexaff
Alireza Pourshahid, Daniel Amyot, Liam Peyton, Sepideh Ghanavati, Pengfei Chen, Michael Weiß, Alan J. Forster

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotationComputer scienceBusiness process managementProcess managementBusiness processBusiness Process Model and NotationProcess (computing)Business process modelingKey (lock)Software engineeringArtifact-centric business process modelKnowledge managementSystems engineeringWork in processEngineeringOperations managementProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of recent initiatives in both academia and industry have sought to achieve improvements in e- businesses through the utilization of Business Process Management (BPM) methodologies and tools. However there are still some inadequacies that need to be addressed when it comes to achieving alignment between business goals and business processes. The User Requirements Notation (URN) has some unique features and capabilities beyond what is available in other notations that can help address alignment issues. In this paper, a URN-based framework and its supporting toolset are introduced which provide business process monitoring and performance management capabilities integrated across the BPM lifecycle. The framework extends the URN notation with Key Performance Indicators (KPI) and other concepts to measure, and align processes and goals. A healthcare case study is used to illustrate and evaluate the framework. Early results indicate the feasibility of the approach.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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