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Enregistrement W4415991440 · doi:10.1108/978-1-83662-494-320251019

About Ecology: Structural Mechanisms to Improve Collaboration in Policy Issues

2025· book-chapter· en· W4415991440 sur OpenAlexaff
Raúl Espejo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensCybernet Systems Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplexity managementVariety (cybernetics)Cohesion (chemistry)Perspective (graphical)Value (mathematics)Investment (military)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this chapter is to make citizens and society contributors to ecological responses of energy, climate, and policy issues in general at high levels of performance. It aims at reducing organisational hierarchies at the same time of increasing balanced relationships of organisational citizens with environmental customers in all kinds of natural contexts. It views organisations as non-trivial systems beyond input–output black boxes by studying structural mechanisms of people’s relationships within organisations to achieve collaborative cohesion and adaptation. Non-hierarchical relationships are designed to correct complexity imbalances between policymakers and actors and between customers and environmental suppliers. Operationally, these relationships aim at achieving shared trust, create truth and respect between each other. From the perspective of innovation, it offers an approach to achieve sufficient investment and adequate complexity management to decrease costs and enhance an organisation’s capacity to create and capture value for environmental and systemic transformations. Overall, as a contribution, it offers an approach for the design of non-trivial systems for people’s interactions, shaping these interactions towards people’s and group’s corrections of variety imbalances at all structural levels, from the most global to the most local. The chapter offers a management of complexity through an enterprise complexity model to improve policy, regulation, and implementation processes in organisations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0130,022
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,005

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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