A business case for a data-driven decision-making tool to support the UNBC research enterprise.
Notice bibliographique
Résumé
Business intelligence tools allows for data-driven decision-making within organizations using historical events to predict future trends, which is especially valuable when allocating operational resources. As a research-intensive Canadian university, UNBC has seen a significant increase in activities related to supporting the research enterprise, which requires additional resources (human, capital, financial etc.) in order to effectively and efficiently advance the mission of the research community. As outlined in our Annual University Accountability Report, 2018/19 was an incredibly productive year for research with more than $14 million received in support of research. The University has seen a significant increase in the number and breadth of agencies and organizations funding research at UNBC. The administration of research awards involves both pre-award and post-award processes, which requires responsible allocation of available resources to ensure a sustainable model will be developed to achieve goals outlined by the institution’s strategic priorities and build the foundation to reach our goal of a research enterprise generating $25M in annual research revenue. Therefore, using business intelligence tools to utilize historical data to predict the necessary resourcing needs of the institution will allow UNBC to make strategic investments in research and remain competitive on the provincial, national and international stage. Informed decision-making when investing resources are critical to the success of any business. The goal of my MBA project is to gather critical information to be used in the development a data visualization and forecasting tool that will allow for informed decisions for the allocation of resources necessary to support the research mission at UNBC. The objectives of the MBA project are two-fold, which include the development of the business case for the UNBC data visualization tool (DVT) and also the completion of a design document. The information gathered6 from this project will be used in the future (post-MBA) to develop a data visualization tool that will allow for the on-going monitoring of UNBC’s progress towards putting in place the appropriate resources to reach $25M in annual research revenue. Specifically, the MBA project will consist of completing a comprehensive business case outlining the “business need” and potential solutions. Secondly, the MBA project will consist of developing a “design document” for an eventual tool that will be used to visualize research funding and labor information to inform business decisions for resource planning for the UNBC research enterprise. This design support system will be used by senior leadership within UNBC to effectively and efficiently make decisions to allocate resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,023 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».