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Enregistrement W6983557020

Modeling process and information systems: leveraging technology to improve service operations

2017· dissertation· en· W6983557020 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuee-scholar@UOIT (University of Ontario Institute of Technology) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Business processBusiness process managementProcess modelingContext (archaeology)Quality managementService (business)Information technologyBusiness process modeling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis considers the relationship between service quality, operational flow and technological integration through process modeling methodologies. Mixed methods research is presented in a series of process improvement case studies which incorporate Lean and Total Quality Management (TQM) principles. The studies are in context of clinical and administrative departments within a single organization; each department has undergone change to adopt a new information system. Data was collected using semi-structured interviews, focus groups and observations. We apply user-centric process modeling methodologies, Patient Journey Modeling Architecture (PaJMA) or Customer-Centric Process Improvement Methodology (CCPIM), and incorporate Electronic Health Record (EHR) access data to develop and validate process models which reflect the patient care journey or business service operations. Our aim was to identify opportunities for quality improvement of services and technological integration. The second aim was to provide a common language for process improvement across the organization. We conclude with a combination of case study results to provide overall process improvement and change management recommendations to senior management of the organization.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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