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Enregistrement W3016781865 · doi:10.23912/978-1-911396-91-8-4205

Portfolio Evaluation and Impact Assessment

2019· book-chapter· en· W3016781865 sur OpenAlexaff
Vladimir Antchak, Vassilios Ziakas, Donald Getz

Notice bibliographique

RevueGoodfellow Publishers eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSport and Mega-Event Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioRelevance (law)Event (particle physics)Project portfolio managementAsset (computer security)Risk analysis (engineering)FolioModern portfolio theoryComputer scienceManagement scienceStakeholderActuarial scienceBusinessEconomicsFinancePolitical scienceProject managementManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this chapter is to introduce and explore the main event port- folio evaluation and impact assessment methods. The principles of financial portfolio management are discussed, considering their applicability to event portfolio evaluation, which should be done with caution, as events are not merely financial assets. The chapter highlights that the evaluation of event portfolios is complex, requiring new theories, methods and measures. To develop a comprehensive evaluation system, it is emphasised that there is a need for a multi-stakeholder approach to valuing event portfolios, considering both intrinsic values and extrinsic measures of worth. The chapter discusses four types of impact assessment and their application to portfolio evaluation. Key terms and concepts are explained, including value, evaluation, impact assessment, asset, outputs, and outcomes. The relevance of organisational ecology theory to portfolio evaluation is stressed. The nature and use of logic and theory of change models are examined followed by a discussion of portfolio strategy models and their relevance to evaluation. Finally, it is illustrated how to assess values against costs and risks within portfolios.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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