MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162857327 · doi:10.1109/iv.2007.138

Visualizing the Decision-Making Process in a Face-to-Face Meeting

2007· article· en· W2162857327 sur OpenAlexaff
Fouad Shoie Alallah, Mahtab Nezhadasl, Pourang Irani, Dean Jin

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceProcess (computing)Face-to-faceFace (sociological concept)Strengths and weaknessesVisualizationQuality (philosophy)Decision-makingHuman–computer interactionOutcome (game theory)Data scienceProcess managementPsychologyArtificial intelligenceEngineeringSocial psychologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decision making process is usually one of the most critical elements of any face-to-face meeting. Participants in a group meeting follow certain procedures and guidelines for facilitating the decision making process. These include such rules as turn taking, not interrupting the consultation, and keeping suggestions or ideas clear and concise. The ultimate objective of such meetings is to arrive at decisions in a timely manner by having a diversity of opinions from as many participants as possible. We postulate that by visualizing the group dynamics during a face-to-face meeting, administrators might be able to get a better handle on the strengths and weaknesses of the group's consultation process. The end result would be to improve the overall quality of meetings. We present a visualization tool that captures and reveals the ongoing social dynamics during the decision-making process within a face-to-face and real-time meeting. Our system captures the required data through a simple and easy-to-use interface and then visualizes the outcome of the meeting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,334 · 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'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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedingsMême sujetData Visualization and AnalyticsTravaux en français237 207