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Enregistrement W6992799257

Méthode pour déterminer des indicateurs de performance d’une transformation organisationnelle

2022· other· fr· W6992799257 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlEconomic transformationUrban management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il arrive parfois qu’une organisation voie le besoin de changer profondément sa façon de faire et doive entreprendre une transformation. Plus qu’un simple changement, ceci affecte l’organisation entière et touche à la fois les humains, les processus, la technologie et la culture de l’organisation. Lorsque les entreprises entreprennent ces transformations, elles en suivent l’évolution essentiellement en faisant des suivis de projet. Toutefois, elles ne mesurent habituellement pas les bénéfices en cours de transformation. En effet, le processus de transformation est long et les efforts sont concentrés sur l’exécution des activités des projets et ainsi, les objectifs d’affaires et la réalisation des bénéfices sont rapidement perdus de vue. Il y a alors de grands risques de dépenser beaucoup de temps, d’efforts et de ressources dans des activités qui, malgré ce qui avait été anticipé au départ de la transformation, n’apportent pas les bénéfices escomptés et n’aident pas l’organisation à atteindre sa vision cible. À la lumière de ces considérations, il appert que le suivi d’indicateurs de performance de la transformation, liés aux résultats finaux désirés, s’impose pour assurer la réussite de la transformation, autant sur le plan de la gestion du projet que de la réalisation des bénéfices d’affaires attendus. Cette recherche consiste à développer une approche permettant d’identifier les indicateurs de performances qui permettent de suivre les bénéfices d’une transformation organisationnelle, tant pendant son déroulement qu’à la fin. Pour ce faire, cette recherche utilisera le Business motivation model (BMM), développé par l’Object Management Group, plus spécifiquement, les parties concernant les fins et les moyens, afin de répondre à la problématique. Cette recherche apporte comme contribution une méthode novatrice intégrant le BMM et le concept d’indicateur de performance afin de suivre les bénéfices d’une transformation organisationnelle. Elle permet de faire le rapprochement entre les moyens et les fins de l’organisation lors de son processus de transformation ainsi que de formaliser le tout avec des indicateurs de performance. Cette méthode sera appliquée à un cas réel, soit au Plan de transformation organisationnelle du ministère des Transports du Québec. Finalement, cette recherche démontre que cette approche fonctionne dans le contexte de transformation organisationnelle en l’appliquant à une situation réelle, soit à la transformation du MTQ. Des pistes d’amélioration sont aussi proposées basées sur cette expérience.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
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