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Enregistrement W2325107314 · doi:10.1016/j.jom.2016.03.002

Professional service supply chains⋆

2016· article· en· W2325107314 sur OpenAlexaff
Jean Harvey

Notice bibliographique

RevueJournal of Operations Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationPerspective (graphical)Service (business)Set (abstract data type)Dual (grammatical number)Supply chainComputer scienceProduct (mathematics)SociologyService providerService systemReflection (computer programming)Knowledge managementBusinessPublic relationsMarketingPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Professional service (PS) exchanges are seldom narrowly bounded in time and space. This conceptual paper discusses prolonged PS sequences involving different professionals and different types of professionals. It is framed by the dual concepts of service episodes, representing the client's perspective and experience, and PS supply chains, that is, organized sequences of professional, clerical, and technical services explicitly set up to provide specific results, such as producing a financial product, designing a house, or replacing a hip. Four illustrative, empirically inspired situations are used to characterize episodes and supply chains. Each exemplar, two each from the health and social work sectors, is real and draws on publicly available data. The richness of the public information is a reflection of the fact that each is some form of failure or “disaster” (Altay and Ramirez, 2010). This dual conceptualization leads to a holistic perspective obtained by using the complex adaptive systems framework (Dooley and Van de ven, 1999, Levin, 1998) as a lens. The paper concludes with a discussion of the dynamics of such service systems and some proposals for a research agenda.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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