Notice bibliographique
Résumé
ics of in cen tive con tractin g: n ote. Am erican Econ om ic Review , 65, 478-483. Chapm an , C.B. (1979) Large en gin eerin g project risk an alysis. IEEE Tran saction s on En gin eerin g Man agem en t, EM-26, 78-86. Chapm an , C.B. (1988) Scien ce, en gin eerin g an d econ om ics: OR at th e in terface. Jou rn al of the Operation al Research Society, 39(1), 1-6. Chapm an , C.B. (1990) A risk en gin eerin g approach to project m an agem en t. In tern ation al Jou rn al of Project Man agem en t, 8(1), 5-16. Chapm an , C.B. (1992a). Risk Man agem en t: Predictin g an d Dealin g w ith an U n certain Fu tu re. Exh ibit # 748, Provin ce of On tario En viron m en tal Assessm en t Board H earin gs on On tario H ydro's D em an d/ Supply Plan , subm itted by the In depen den t Power Producers Society of On tario, 30 Septem ber. Chapm an , C.B. (1992b). My two cen ts worth on h ow OR sh ould develop. Jou rn al of the Operation al Research Society, 43(7), 647-664. Chapm an , C.B. (2006) Key poin ts of con ten tion in fram in g assum ption s for risk an d un certain ty m anagem en t. In tern ation al Jou rn al of Project Man agem en t, 24, 303-313. Chapm an , C.B. (2008) Soun d, practical an d fair allowan ces for un certain ty: a startin g position for 'clarity m an agem en t', in Ton y: An In credible Man (Wan g, W., Sh arples, S. an d Martin , H. (eds)).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,451 | 0,027 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».