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Enregistrement W4211142060 · doi:10.1109/icnsc52481.2021.9702183

Group Role Assignment with a Training Plan

2021· article· en· W4211142060 sur OpenAlexaff
Libo Zhang, Zhihang Yu, Haibin Zhu, Yin Sheng

Notice bibliographique

Revue2021 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCollaboration in agile enterprises
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNature
Mots-clésPlan (archaeology)Training (meteorology)Computer sciencePremiseArtificial intelligenceOperations researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Training is a cost-effective way to enhance individual ability, which is also of great significance for group development. According to Role-Based Collaboration (RBC), the performance of an agent on a specific role is the basis of role assignment. Training directly affects the agents’ performance on roles, which will also influence the assignment scheme. To explore the specific effect of agent training, this paper discusses the formulation of training plan and role assignment after training under the premise of maximizing the group performance. The training plan includes agents and corresponding training programs. By utilizing RBC and its general model, the proposed method formulates the optimal training plan, which makes sure the selected agents perform better than in-service ones on some certain roles. The role assignment is based on the updated ability matrix, and the benefit of the training plan is also calculated. The effectiveness of the proposed method is proved by simulation experiments, and the group performance is promoted after training.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,709
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,237
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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