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Enregistrement W2996465541

Making Continuous Improvement a Reality: Achieving High Performance in the Ottawa County, Michigan, Circuit and Probate Courts

2015· article· en· W2996465541 sur OpenAlexaboutno aff
Brian J. Ostrom, Matthew Kleiman, S. J. Roth, A. G. Davis

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbateBusinessLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, a well-functioning court is expected to resolve large volumes of work in a fair and orderly way within demanding time frames. The overall goal is quality administration in all phases of court operations, yet achieving this goal in practice means navigating the shoals of tight budgets, workplace politics, and the heavy press of daily business. Courts are under enormous stress these days, and as a result it should come as no surprise that too many courts are infected with pessimistic court leadership. Winston Churchill is often reported to have said, “The pessimist sees difficulty in every opportunity, the optimist sees the opportunity in every difficulty.”1 A high-performance court makes the effort to reject pessimism as it looks to improve its administrative practices, even in tough times. To seize the opportunity for continuous improvement and rally support throughout the court, though, takes coordinated planning and follow-through. The bottom line is that court leaders need to work together at organizational change. In two recent articles in Court Review, we emphasized the necessity of judicial involvement and commitment if administrative improvement is to take hold and thrive. One point was that developing shared, court-wide agreement among judges on how court personnel should work together requires accepting two primary responsibilities: the role each judge has in making decisions and the administrative role judges have in making the system work. Judges benefit from orderly and stable court administration because it helps enhance preparation of all parties, augments the understanding of outstanding issues, and clarifies future procedural events necessary to bring final resolution. However, in any courthouse, making effective administrative practices a reality is a team effort; it requires conscious effort to organize work processes in a way that clarifies and engages the joint contributions of judges and court staff.2

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0280,008
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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