Accelerating Industry Performance Through Collaborative Continual Improvement
Notice bibliographique
Résumé
CEPA Integrity First® (Integrity First), led by the Canadian Energy Pipeline Association (CEPA) and a condition of membership, acts as a foundation for continual improvement, bringing our members together to share and implement leading practices in the areas of safety, environment and socio-economics. Integrity First includes three principles and ten priority areas (such as emergency management, pipeline integrity and water protection) where members collaborate, share leading practices and hold each other accountable. Integrity First is a management systems approach designed by CEPA members for industry to achieve collaborative continual improvement. It supports the collective setting of priorities, plans, assessments and improvements. While spreadsheets enabled the first rounds of assessments, CEPA required a solution that engaged multiple stakeholders over a complex timeline, coordinated activities clearly and precisely, while keeping the process transparent and efficient. The information generated is sensitive, so it must be kept secure while still being available for aggregation, reporting and reference. It needed to house communication tools so members could easily pull information and lastly, it needed to be easy to use. In August of 2015, CEPA established a partnership with SPAN Consulting (SPAN) to address these challenges through its software as a service (SaaS) offering called Octane™. This paper will review how CEPA designed and implemented a technical, web-based solution to enable an efficient, effective and transparent Integrity First with transformative impact. Specifically, through the use of this technology, there are now stronger communities of practice across industry with increased focus and effort on the opportunities to improve through real-time self-serve access to industry’s overall benchmarked performance, leadership and leading practices. CEPA’s commitment to enabling Integrity First is resulting in better adoption and improved performance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».