Notice bibliographique
Résumé
Organizations invest in digital information technologies (IT) to create value for the organization and its stakeholders. They do not (and should not) do it to be up-to-date with the latest technology or to create more interesting work for IT professionals. Shareholders, customers, citizens, and donors put money into organizations to get some value out of them. This is a vital truth that must be understood by people in IT as well as those in other parts of the organization. For business value to be derived from IT investment, it must be possible to clearly articulate what that value is. It cannot be a vague concept that is not measurable. Value must be measurable and must also be measured in practice. Only then can there be accountability for the results as well as learning for continuous improvement. For our purposes, value is the agreed-upon benefit to be derived from applying IT to support the delivery of outcomes customers are willing to pay for or fund. (Customers, in this instance, is used as a generic term to refer to clients, constituents, donors, voters, and other stakeholders for whom value is being created and delivered.) Profit resulting from commercial activity by business firms may be one measure of business value. Other measures could include outstanding public service delivery (such as clear roads in winter, faster ambulance or fire response times) by a municipal government, significant reduction in medication errors in a hospital, or increase in the number of meals served by a not-for-profit or charitable organization. If value is not perceived by customers, they will not pay for or fund it over the long term.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».