Leveraging information for high level-of-abstraction organizational processes
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, Big Data techniques have made possible to obtain interesting low-level information from large amounts of data. However, the information is often difficult to be enriched enough to aid in high-level organizational processes. The objective of this work is to define a model to allow the use of available information for the design and implementation of high level-of-abstraction processes that take place in the organizations. Particularly, this paper is focused on the strategic planning (SP) process, one of the most complex and abstract processes in any company. So far, there are very few successful attempts to automate this process, which is usually based on manual tasks. At the most, the results from the automatic data analysis are generated and used as reports and are not integrated in the process. A further step is proposed, posing a SP model based on a multi-agent system with a blackboard, which is used as a means of communication and storage of the generated information. The information is described using ontology to formalize both the SP process and the information used in each step. The combination of these elements enables the participation, interaction and sharing of information and knowledge of the participants in the process. The accumulated knowledge allows the use of previous experience to automate the process and improve the decision making. In short, the proposed model is a formal, comprehensive, agile and flexible solution to perform the process of SP in organizations today leveraging of the enormous amount of available data and the gathered experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».