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Enregistrement W3092554550 · doi:10.5430/ijfr.v11n5p296

Applying the Process Approach in the Financial Service

2020· article· en· W3092554550 sur OpenAlexvenueno aff
K. I. Dairukina, Olga Demyanova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueImpulse Buying and Technology Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésProcess (computing)Process managementLean manufacturingWork (physics)Quality (philosophy)Service (business)Set (abstract data type)Computer scienceBusinessRisk analysis (engineering)Operations managementEconomicsMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article represents the utilization of the process approach in the financial service, as explained in the case of the Centralized Accounting Department of the City of Kazan Office of Cultural Affairs municipal public institution. The concept of process approach observes the activities of an organization as a set of interrelated processes. It is notable that evaluating the effectiveness of this approach's implementation is very significant. Only through the analysis of work processes can be stated as it affects the application of the measures described, leading to the subsequent development of the solutions to the problems that arise in the process of applying this approach in your organization, because the failure of one unit may lead to failure throughout the organization. It is important to note that the performance assessment performed within a single Department and described in this paper should be performed across all divisions. Because even by analyzing the processes, you can recognize issues and modify them in time. As such, the process approach is fundamental for such managerial concepts as logistics, production management, project management, quality management, and lean manufacturing philosophy. On the whole, we have attempted to recognize and eliminate losses in the process approach, which is a crucial step towards optimizing the organization's work.

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)0,007
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,198 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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