Notice bibliographique
Résumé
In today’s fast-changing business environment, companies and stakeholders are confronted with a new range of businessdecisions. These decisions are constrained by events that are out of the scope of competencies of the decision makers. In thiscontext, prediction markets, which have demonstrated their efficiency in predicting the outcome of major elections, couldsupport companies in leveraging the knowledge and competencies of their collaborators. Using the power of Web 2.0 and theparticipative collaboration of the crowd, prediction markets are well designed to assess this new range of decisions. Thesimple buy and sell mechanism uses the crowd as proxy toward various information sources. Moreover, the decision task isdistributed between the traders, leaving them the tasks of framing the problem, setting the evaluation criteria and collectingthe supporting information, aggregating their results through the current market price.This paper presents the capabilities of prediction market as Web 2.0 decision making tool to increase the efficiency of thedecision making process in Enterprise 2.0 companies. It relies on many characteristics of these companies such as theenhanced collaboration between dispersed collaborators through social networks tools, the commitment of all collaborators inthe knowledge management process and the dedication of the organization toward open and participatory decision processes.It also have the ability to promptly leverage pieces of information scattered through the organization, without requesting asingle stakeholder knowing what to search for and where to search it. Moreover, due to the engagement of a large crowd inthe decision process, final decisions are subject to a broaden adhesion within the company.We conclude by making propositions regarding the deployment of this decision making tool. This involves numerousmanagerial issues, but also opens new perspectives to build upon the collective knowledge of the enterprise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».