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Enregistrement W74833669 · doi:10.17705/1cais.02609

Developments in Practice XXXIV: Application Portfolio Management

2010· article· en· W74833669 sur OpenAlexaff
James D. McKeen, Heather A. Smith

Notice bibliographique

RevueCommunications of the Association for Information Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationalization (economics)PortfolioProcess managementCorporate governanceProcess (computing)CategorizationBusinessKnowledge managementProject portfolio managementManagement scienceComputer scienceProject managementManagementEngineeringEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

APM is the ongoing management process of categorization, assessment and rationalization of the IT application portfolio which allows organizations to identify which applications to maintain, invest in, replace, or retire. To understand current APM strategies and practices, the authors convened a focus group of senior IT managers from a number of organizations. Results of the focus group discussion pointed to the need to develop three inter-related APM capabilities: (1) strategy and governance, (2) inventory management, and (3) reporting and rationalization. To deliver value with APM, organizations must establish all three capabilities. Experience suggests that organizations tend to start by inventorying applications and work from the “middle out” to refine their APM strategy (and how it is governed) as well as to establish efforts to rationalize their applications portfolio. As such, APM represents a process of continual refinement. Fortunately, experience also suggests that there are real benefits to be reaped from the successful development of each capability. The paper concludes with some lessons learned based on the collective experience of the members of the focus group.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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