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Enregistrement W2625012058 · doi:10.14311/312

Education for Production and Operations Management

2002· article· en· W2625012058 sur OpenAlexfundno aff
Michal Kavan

Notice bibliographique

RevueActa Polytechnica · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOperations Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésEngine departmentEngineering managementScheduleWork (physics)Quality (philosophy)Production (economics)Program managementEngineeringProject managementApplied engineeringBusinessOperations managementManagementMechanical engineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Department of Mechanical Engineering Enterprise Management at the Faculty of Mechanical Engineering of the Czech Technical University in Prague has its own doctoral programme, and runs postgraduate and master's courses. The Department is engaged in a great deal of research in the field of marketing, financial and mainly operations management. A new Production and Operations Management programme was started in 1997. The programme consists of: Management of Change and the Importance of Innovations, Forecasting and Operations Strategy, Design of Work Systems, Total Quality Management and Inventory Control, Material Requirements Planning and Just-In-Time Systems, Logistics and Practical exercises. The study programme is organised in two stages, winter and summer semesters. The study programme has a strong international orientation. The teaching goal is to prepare students for dealing with real-world settings and implementing the most effective up-to-date practices. The Department aspires to lead in research, and in developing modern concepts and tools. Research is being conducted in the mechanical engineering industry under a grant from the EU LEONARDO programme. We invite you to email with questions or to schedule a visit to the Department at any time.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,065

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2002
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Résumé présentoui

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