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Enregistrement W3033451254 · doi:10.1108/ijppm-02-2019-0063

Validation issues of a performance management system for design: three case studies

2020· article· en· W3033451254 sur OpenAlexaff
Paula Görgen Radici Fraga, Maurício Moreira e Silva Bernardes, Júlio Carlos de Souza van der Linden, Darli Rodrigues Vieira, Milena Chang Chain

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Productivity and Performance Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess managementComputer scienceOriginalityNew product developmentProcess (computing)Product (mathematics)Perspective (graphical)Resource (disambiguation)Performance measurementKnowledge managementValue (mathematics)Performance managementOperations managementBusinessMarketingQualitative researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aimed to discuss issues related to the process for validating a performance management system for design (PMSD) in three product development companies. Design/methodology/approach The use of multifunctional groups becomes important because it favors viewing the organization as a whole, thereby reducing existing gaps between segments of the company. To support this study, focus group research was used. Findings Viewing design as a resource that contributes to increased competitiveness offers companies benefits, such as improved performance measurement. This measurement is based on indicators and, to be useful, an indicator system should stimulate the company's interest. In addition, the present study made it possible to conclude that the validation process is essential in preimplementation stages because validation allows the PMSD to be adapted to bring it closer to the reality of companies, thus increasing the chances of success during the implementation stage. Originality/value Validation of the metrics from the perspective of senior management enabled critical analyses of the applicability of the PMSD, as well as its suitability and approximation to the reality of businesses, by selecting the most relevant data.

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)0,141
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1410,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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