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Enregistrement W3188092423 · doi:10.3390/su13168812

Innovative Approaches to Model Visualization for Integrated Management Systems

2021· article· en· W3188092423 sur OpenAlexaff
Alena Paulíková, Katarína Lestyánszka Škůrková, Lucia Kopilčáková, Antoaneta Zhelyazkova-Stoyanova, Damyan Kirechev

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensOakville Public Library
Organismes subventionnairesKultúrna a Edukacná Grantová Agentúra MŠVVaŠ SRMinisterstvo Školství, Mládeže a Tělovýchovy
Mots-clésVisualizationComputer scienceContext (archaeology)Process (computing)Process managementQuality (philosophy)Knowledge managementData scienceSoftware engineeringData miningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a growing number of standards and their related requirements for manufacturers and/or service providers, there is a need to simplify their application process. The aim of this article is to propose a simplified implementation of multiple management system standards (MSSs) through visualization management. Results of visualization provide a perspective of interrelatedness of requirements of MSSs, and how they fit in the overall context. The three standards used in this project, defined as a complex triplet of integrated management systems (IMSs), are: Quality (QMS), Environment (EMS) and Event Sustainability (ESMS) Management Standards. Visualization is developed by creating clusters using a program intended for creating small world networks. This step is preceded by the creation of a database in a spreadsheet format for data mining, where the requirements are divided into specific and common ones. The main emphasis will be on facilitating the assessment of synergies. The resulting visualized composed cluster model of selected areas includes the clauses. It is possible to further extend the model by adding other standards, depending on needs of interested parties. In essence, the model is a part of visual process, and it simplifies, speeds up and clarifies managerial decision-making processes related to the implementation of the MSSs.

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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