The Quest for Management Research on Big Data and Analytics
Notice bibliographique
Résumé
Although big data and analytics have been around for more than two decades and are extensively used by large multinational corporations, management research on the topic has been slow to react. Hence, this symposium intends to shed light on the role that management and organization scholars could play in helping organizations to effectively use big data and analytics for process improvement. It includes three papers that analyze the use of big data and analytics in decision making, crowdsourcing, and human resources management. A Dynamic Process Model of Big Data Analytics in HRM Presenter: Minghui Cheng; McMaster U. Presenter: Rick D. Hackett; McMaster U. Crowd IQ: Optimizing the quality of crowdsourced solutions using data analytics Presenter: Michal Kosinski; Stanford U. Cognitive Analytics: Making Sense of Data to Improve Decision-Making Presenter: Constant D. Beugre; Delaware State U.
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 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 | 0,064 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,041 |
| Communication savante | 0,036 | 0,084 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».