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Enregistrement W4244708622 · doi:10.17722/ijme.v8i1.868

A Study of Value Addition by Information Systems to a Service Providing Business at the Meteorological Services Department in Zimbabwe

2016· article· en· W4244708622 sur OpenAlexvenueno aff
Judith Mwenje, Freedom Mukanga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Excellence · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingInformation systemComputer scienceManagement information systemsBusiness intelligenceKnowledge managementService (business)Process managementInformation technology managementInformation technologyValue of informationExecutive information systemBusinessMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many companies are using only a portion of what is needed in terms of Information Technologies (IT) and this has caused the researcher to study how best MSD can effectively utilize Management Information Systems (MIS). The objective that directed the study was to investigate value addition by information systems to a service providing business with specific reference to the weather station in Zimbabwe (Meteorological Services Department). Knowing the value added by MIS to one’s business and working environment is key to cope with the ever increasing challenges such as the volume of information resources, nature and quality of information, user needs and expectations, information and communication technology competencies and infrastructure, inflated cost of information resources and staffing needs. The researcher studied how information systems add value to the daily business of Meteorological Services Department (MSD) in the following areas of the organisation processes: products, quality, management, problem solving and decision of the organisation. The study on value addition by management information systems will assist in the improvement of the MSD in Zimbabwe. The study used a multistage sampling process for drawing sample from the target population. Secondary and primary data collection methods were used for data collection purposes. The source for primary data was questionnaire. Five different types of Management Information Systems that add value to the MSD were identified; Management Information Systems, Office Automation Systems, Executive Support Systems, Expert Systems, Decision Support System and Transaction Processing System. From the findings it was concluded that management information systems add value by allowing valid decisions which provide accurate and up-to-date information and performing analytic functions. This study demonstrated the importance of information systems in an organisation and outlined the fundamental roles of Information Systems (IS) which are to support business processes and operation, support decision making by employees and managers and support strategies for competitive advantage.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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