MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W33099004 · doi:10.1016/j.neuroimage.2020.117474

Proven portals best practices for planning, designing, and developing enterprise portals

2003· book· en· W33099004 sur OpenAlexfundno aff
Dan Sullivan

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2003
Typebook
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlueprintEnterprise portalBest practiceEngineeringKnowledge managementWorld Wide WebManagementBusinessEngineering managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Praise for Proven Portals“Enterprise portals are a key component in supporting enterprise business integration, and this book is a must-read for anyone involved in planning or deploying a portal solution.”i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ -Colin White, President, Intelligent Business Strategies“Enterprise portals have moved from the fringes of business to a core competency in the span of a few short years. This book provides the balanced overview managers need to make intelligent decisions without dragging them into a morass of technical detail.”i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ -Marcia Robinson, President, E-Business Strategies i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ Author of Services Blueprint: Roadmap for Execution“Portals have become the ubiquitous format for most uses of the Web. If you are venturing into portal land, whether for the first time or after a few experiences, Dan Sullivan's book, Proven Portals: Best Practices for Planning, Designing, and Developing Enterprise Portals, is a valuable guide for getting organized and oriented. Understanding the approaches, technologies, and best practices described in this book will help ensure that your portal project is both a technical and a business success.”i¾ i¾ i¾ i¾ i¾ -Rose O'Donnell, Vice President of Engineering, Bowstreet, Inc.This book is chock-full of valuable knowledge and practical advice on implementing portals. Dan Sullivan once again gives us comprehensive information and useful techniques for delivering what's become a business staple. A must-read for practitioners and managers alike! --Jill Dyche, Partner, Baseline Consulting GroupIncreasingly, corporations are turning to portals to foster more integrated, Web-based user experiences for employees, customers, and vendors. By providing collaborative, personalized environments and adaptive workspaces, portals allow businesses to better acquire, serve, and retain customers; more effectively manage production and sales; and empower their staff with instant access to critical information. Focusing on critical elements of portal implementations, Proven Portals combines design principles with a series of in-depth case studies exploring how innovative enterprises, from NASA and Johnson Controls to CARE Canada and Empire Blue Cross Blue Shield, have successfully deployed portal technologies to reap significant rewards.In this book the author shares proven strategies for: Organizing information in an intuitive, coherent manner Creating a modular, adaptable framework for application integration Developing a robust, scalable architecture Improving search and navigation Implementing collaboration and content managementFilled with best practices developed by leading organizations and portal designers, this book provides practical advice for: Leveraging portals to better serve customers Delivering business intelligence across the organization Deploying effective knowledge management systems Ensuring adoption by end users Measuring a portal's return on investmentPortals are revolutionizing the way businesses handle e-commerce, customer relationships, and business intelligence. Proven Portals gives IT managers the foundation they need to plan, design, and develop enterprise portals for maximum customer satisfaction, improved analytics on demand, and more rigorous knowledge management.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,020

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,234 · 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
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

Citations44
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroImageMême sujetInformation Technology Governance and StrategyTravaux en français237 207