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Enregistrement W4362557396 · doi:10.5539/mas.v17n1p51

The Application of Information Assay Algorithm in Quality Control, Case Study Research: The Body Making Hall of Peugeot 207

2023· article· en· W4362557396 sur OpenAlexvenueno aff
Mahan Khatib, Ghazal Hosseini

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDependabilityComputer scienceGeodetic datumQuality (philosophy)AlgorithmScheduleSet (abstract data type)Information qualityControl (management)Data miningInformation systemArtificial intelligenceSoftware engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research inspected the requested of information assay algorithm in quality rein, situation research investigation: Peugeot 207 body entrance. Nowadays, human capability for manufacture and group of dataset have been developing swiftly. Most of facture frolic significant figure in this procedure; namely, prevalent utilization of computer capabilities in various body of knowledge, in expansion tools for set information, study and consistent knowledge systems, integrated banking systems, and electronic commerce. The explosive expansion in stored datum has given rise to new technologies and automated tools to transform the vast amount of datum into facts and knowledge, hence information assay is a solution for the obstacle. Information assay is prophesied to utilize of information assay tools in order to realize the templates and reliable interaction which has undisclosed so far. The willing research is requested to announce information assay in a manufacture company of Iran Automotive firm; that the original purpose is to demonstrate the reliable evaluation and some of dependability and precision controllers in the body construction company. In the recent researches, scholar efforts to provide this precision by cent and utilizing CLEMENTINE schedule, and attempts to show that when the researcher warrants a body, to what extent it can be possible to need to be re-diagnosed by the editors' instant response system. In the current research, the primary data of the quality information systems that have been accessed are used to perform calculations by the CLEMENTINE program. The findings of the study showed that the prediction is reliable in 85% of the opportunities. By using data analysis in the process of quality control and predicting the accuracy of people's performance in the bodybuilding salon and preventing the discovery of problems and defects in the reactivity department.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2023
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