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Enregistrement W2162857327 · doi:10.1109/iv.2007.138

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

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

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
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