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Enregistrement W2766974055 · doi:10.2495/dne-v13-n1-128-135

Group modeling building: How environment, culture and work conditions impact on the process

2018· article· en· W2766974055 sur OpenAlexvenueno aff
Rina Sadia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Process (computing)Group processArchitectural engineeringEngineeringComputer scienceMechanical engineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to study the impact of culture and work conditions on the process of group modeling building.This process took place in an Israeli factory, in a country of mixture cultures and social backgrounds.The process of building a model involved many participants of different positions in the factory, composing a diverse group with varied inputs.Since the participants were chosen from various levels within the company, they were also from diverse backgrounds in terms of their cultural background, socio-economic status and their work position.These impact their way of thinking and their opinions on the problem.This research applied the existing techniques of group model building process in the Israeli factory, showing that the implementation of this process in real-life differs from theory and requires additional information and tools.This need rises mainly from the dissimilarity of the cultural and social backgrounds of the organization and the workers, differences in the educational level of the employees and their various occupational statuses.These distinct differences suggest revisions and additions to the way this process is performed, such as the need to improve communication skills between participants, the need to establish rules-of-conduct in large groups with diverse backgrounds, and the value of personal conversations in addition to the group process.It is therefore vital for research management teams to acknowledge these differences between group members in order to understand the contradictory information that may come up from different parts of the group during the model-building process, as well as improve the final outcome of the group model building process.Revealing this kind of cultural mixture allows a continuous improvement process of knowledge elicitation through this model building process, thus improving the work of research management teams.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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