Hierarchical Aggregate Assessment of Multi-Level Teams Using Competency Ontologies
Notice bibliographique
Résumé
It is complex to assess multi-level hierarchical teams, because the solution needs to organize their rapid dynamic adaptation to perform operational tasks, and train team members without sufficient competencies, skills and experience. Assessment also reveals the strengths and weaknesses of the whole team and each team member, which provides opportunities for their further growth in the future. Assessment of the work of teams needs external knowledge and processing methods. Therefore, this study proposed to use ontological approach to improve the assessment of multi-level hierarchical teams, because ontology integrated domain knowledge with relevant competencies of positions and levels in the hierarchical teams. Information on competencies of applicants was acquired in the portfolio analysis. After subdividing the hierarchical teams, appropriate ontologies and Web-services were used to obtain assessment results and competence improvement recommendations for the teams at various sublevels. The step-by-step team assessment method was described, which used elements of semantic similarity between different information objects to match applicants and equipment with team positions. This method could be used as a component of integrated multi-criteria decision-making and was targeted at specific cases of user tasks. The set of assessment criteria was pre-determined by tasks, and built based on domain knowledge. However, particular criterion were dynamic, and changed along with environmental at different time points.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».