Bibliographic record
Abstract
W artykule opisano wybrane problemy związane z przekształcaniem pomysłów na korzystne wdrożenia biznesowe. Nie koncentrowano się na tym, jak rozwijać pomysły, zamieniać je w projekty i ewentualnie działanie biznesowe, jest to bowiem domena zarządzania projektami. Artykuł poświęcony jest zagadnieniu, czy dane pomysły/idee/koncepcje warto rozpatrywać/wykonywać/ rozwijać? czy warto się nad nimi zastanawiać? Przedstawiono główne przyczyny porażek i sukcesów projektów. Zaprezentowano podstawy metody, która jest skuteczna przy wybieraniu tych projektów, które mogą przyczynić się do osiągnięcia celów pomysłodawcy. Jej zastosowanie może mieć wpływ na zmniejszenie marnotrawienia zasobów i podniesienia satysfakcji z pracy. Artykuł nie jest klasycznym naukowym opracowaniem, w którym postawiona jest hipoteza, którą następnie weryfikuje się przy zastosowaniu na przykład metod statystycznych. Jest to artykuł o praktycznym zastosowaniu metody do skutecznego rozwiązywania problemów biznesowych.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".