Understanding Collaboration in the Context of Loosely- and Tightly-Coupled Complex Adaptive Systems
Notice bibliographique
Résumé
Many of the technological and social systems our society has come to depend on can be classified as complex adaptive systems (CAS). These systems are made of many individual parts that self-organize to respond and adapt to changing outside and inside influences affecting the system and its actors. These CAS can be placed on a spectrum ranging from loosely- to tightly-coupled, depending on the degree of interrelatedness and interdependence between system components. This research has explored how the process of collaboration occurs in both a loosely- and tightly-coupled setting using one exemplar of each system. The loosely-coupled exemplar related to disaster risk reduction in two Canadian communities while the tightly-coupled one involved the implementation of a surgical information management system in a Canadian hospital. A list of core elements of collaboration that should be considered essential to the success of all collaborative endeavours was developed as a result: Engagement, Communication, Leadership, Role Clarity, Awareness, Time, and Technical Skills and Knowledge. Based on observing how the core elements of collaboration interacted with one another within each of these example systems, two models were created to represent their relationships. A list of considerations that collaborative tool designers should consider was also developed and the implications of these considerations were discussed. As businesses and other organizations increasingly incorporate team-based work models, they will come to depend more heavily on technology-based solutions to support collaboration. By incorporating collaborative technologies that properly support the activity of these teams—based on the specific type of complex adaptive system in which their organization exists—organizations can avoid wasting time and resources developing tools that hinder collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».