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Enregistrement W7009316485

Digitalizzazione dei processi in ambito sanitario: case study nel Consorzio METIS

2018· article· it· W7009316485 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2018
Typearticle
Langueit
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement, Economics, and Public Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)European unionGeneral practice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La tesi qui presentata tratta di un case study nell'ambito della digitalizzazione di processo del settore pubblico, più specificatamente in ambito sanitario, svolto all'interno del Consorzio METIS. L'analisi prende le mosse da uno studio generico dell'ambiente e dello stato dell'arte della digitalizzazione di processo nel settore pubblico a livello globale realizzato tramite la lettura di articoli scientifici e divulgativi; si prosegue poi con una relazione più specifica della situazione nel settore sanitario, sempre a livello globale, e con l'analisi delle motivazioni della particolare arretratezza in cui versa. Successivamente ci si è concentrati sul contesto normativo e sulle azioni governative intraprese in materia, a partire dal livello europeo e scendendo attraverso gli impegni nazionali per finire con i piani regolatori regionali. Segue la presentazione vera e propria del case study, a partire dall'analisi della documentazione aziendale, la scelta del processo su cui intervenire, la presentazione delle problematiche che lo affliggevano. Viene poi realizzata una mappatura del processo in questione nello stato as-is, una proposta di possibili miglioramenti, in particolare nell'ottica della digitalizzazione, e la mappatura to-be così ottenuta. La tesi prosegue con la presentazione dell'applicativo realizzato utilizzando la nuova mappatura come workflow e scende nel dettaglio delle problematiche affrontate in fase di realizzazione e sulle scelte tecniche effettuate. Infine il documento si conclude con un'analisi di robustezza ed una di scalabilità per verificare la bontà dei risultati ottenuti.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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