MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392386349 · doi:10.18280/ria.380136

Optimizing Organizational Structures with Artificial Intelligence: Algorithm Design and Application

2024· article· en· W4392386349 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoran Pang

Notice bibliographique

RevueRevue d intelligence artificielle · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArtificial intelligenceManagement scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of globalization and information technology advancement, organizations are confronted with the dual challenges of efficiently allocating resources and promptly addressing internal conflicts.The optimization of organizational structures is identified not only as a strategic measure to enhance competitive advantage but also as a necessary approach to improve decision-making quality and organizational adaptability.This study explores the application of artificial intelligence (AI) technologies in optimizing organizational structures, focusing specifically on the intelligent allocation of human resources and the intelligent identification and resolution mechanisms for internal conflicts.Existing research shows a notable deficiency in resource allocation and conflict resolution, particularly lacking consideration of trust network within organizations and analysis of adaptability to dynamic changes.Addressing these issues, a model based on the fuzzy cerebellar model articulation controller (FCMAC) for the optimization of human resource allocation is proposed.This model is capable of dynamically adjusting strategies in response to the evolving demands of the organization.Concurrently, an intelligent framework for identifying and resolving internal conflicts, which incorporates trust network, has been developed.By quantifying trust relationships, the framework aims to enhance the accuracy of decision-making and the coordination within the organization.Findings suggest that these methodologies significantly improve the efficiency of organizational resource allocation and effectively reduce conflict situations, thereby enhancing overall work efficiency and performance.This research not only offers a new perspective on the role of AI in optimizing organizational decisions but also provides practical solutions for management practices, crucial for aiding organizations to adapt to rapidly changing external environments and enhance their competitiveness.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue d intelligence artificielleMême sujetDigital Transformation in IndustryTravaux en français237 207