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Enregistrement W3040012810 · doi:10.4018/978-1-7998-2803-7.ch018

Analyzing the Performance and Efficiency of IT-Compliant Audit Module Using Clustering Methods

2020· book-chapter· en· W3040012810 sur OpenAlexaff
Soobia Saeed, N. Z. Jhanjhi, Mehmood Naqvi, Mamoona Humayun, Vasaki Ponnusamy

Notice bibliographique

RevueAdvances in computer and electrical engineering book series · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensMohawk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditReliability (semiconductor)Computer scienceSwiftGrievanceQuality (philosophy)Service (business)Test (biology)ComplaintField (mathematics)Measure (data warehouse)Reliability engineeringDatabaseEngineeringAccountingBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human beings have a knack for errors. Counter-effective actions rendered to specify and rectify such errors in a minimum period of time are required when effectiveness and swift advancement depends on the capability of acknowledging the faults and errors and repair quickly. The software as audit module application in IT complaint is in review in this commentary as is another significant instrument created in the field of data analysis that digs deep into quickly and successfully assessing the imprecisions or grievances identified by the users in a certain company. The target of this study is to evaluate the statistical significance in relationship between client reporting attitude and client reliability and to evaluate the impact of strong responsiveness on client reliability, to measure the statistically noteworthy effect of client grievance conduct on service quality, and to test the impact of service quality on client dedication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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