MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2977414314 · doi:10.1017/cbo9780511526961.003

Quality and quality management

2004· book-chapter· en· W2977414314 sur OpenAlexaff
David Mortimer, Sharon T. Mortimer

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensAchieve Life Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Product (mathematics)BusinessMeaning (existential)Work (physics)MarketingOperations managementEngineeringPsychologyMathematicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is quality? Traditionally, quality was seen as an expression of the superiority of a product, meaning that it might work better, or last longer, or just look nicer. Usually higher grade materials were used and more care was put into its manufacture and finish. Usually a quality product cost more money, but was worth it if one took into account its attributes – and, of course, if one could afford the extra cost. But quality is not the same as luxury, which represents opulence, i.e. products that are better than they need to be to serve their primary purpose, and is typically more expensive. After all, even if you are a successful sales rep with a large territory you don't need a Lexus for driving around the country – but you do need a car that doesn't break down, is preferably not too fuel hungry, and is comfortable (because you'll spend several hours each day sitting in it). From a basic product manufacturing perspective, quality can be defined as conformance to specifications – specifications that are set by the manufacturer, based on the manufacturer's experience of what the customer wants. This can, of course, be discovered by carrying out customer surveys or by looking at sales figures. But in service industries the concept of quality is rather more difficult to define.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,013

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooks→Même sujetReproductive Biology and Fertility→Travaux en français237 207→