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Enregistrement W7029905807

Library Trends 43 (2) 1994: The Library in Corporate Intelligence Activities

2008· article· en· W7029905807 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueIllinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship (University of Illinois at Urbana-Champaign) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEspionageIndustrial espionageBusiness informationField (mathematics)Competitive intelligenceBusiness intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic environment Potential competitionSocial and community environment Growth opportunities Demographics Technological environment Suppliers Markets Acquisition candidates Political and regulatory environmentMost of the current literature emphasizes that BI and related terms, such as CI, refer to lega2 information gathering, not to unethical or illegal practices.Gilad and Gilad state outright that, "[b]usiness intelligence is not industrial espionage.The latter is an overrated and largely ineffective-not to mention illegal-way of gaining temporary access to the golden egg, used by those who lack the skill to raise the right goose" (p.viii).Sutton (1988) accepts that "competitor intelligence" and "competitive intelligence" are synonymous.He further distinguishes competitive intelligence from basic market-share and producttracking information by the strategic purpose of the former (p-4).A clear definition is provided by Vella & McGonagle (1988): "Competitive intelligence is the use of public sources to develop information on competition, competitors, and the market environment" (p. 1).An enumeration of the phases of CI is informative:Other major categories, each with its own list of elements, include the following: sales; pricing policies; sales force and customers, marketing, personnel, resources, and facilities; technology, research, How IS COMPETITIVE APPLIED? INTELLIGENCEUses of data acquired by competitive intelligence professionals are as varied as the activities of organizations in general.In the broadest terms, CI is information that supports positive change in an organization.More specifically, a Conference Board, Inc. survey reported the following examples of decisions relying o n monitoring information (Sutton, 1988): pricing, strategy, new products/services, acquisitions, changes in manufacturing capacity/processes, product specifications, sales force changes, advertising/promotion, and joint ventures (p.20).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,016
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0300,021
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,049

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,170 · 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
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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