MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7009144313

Diagnostique et élaboration tableaux de bord de gestion de performance organisationnelle: Bureau parlementaire l'honorable Melanie Joly ministre du patrimoine canadien

2019· dissertation· es· W7009144313 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuerenati · 2019
Typedissertation
Languagees
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPrincipal (computer security)Plan (archaeology)Security council
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Elaboración de una herramienta de diagnóstico, identificando los criterios e indicadores para evaluar en qué medida la organización está en forma y los posibles cambios a determinar. Diseño de un plan de desarrollo, planificación e implementación de una gestión del desempeño organizacional. Debido a que actualmente, los registros de inmigración constituyen una mayoría del trabajo de las oficinas de los diputados del parlamento canadiense. El problema es tan grande que inmigración de Canadá se ha visto obligada a crear un centro de información centralizado para tratar gran número de problemas de inmigración que enfrentan diariamente los parlamentarios.
\nUn empleado de una oficina parlamentaria tendrá que tratar casi exclusivamente con casos de inmigración de casi el 50% al 60%. Pero el principal problema con la mayoría de los casos de inmigración es que el procesamiento de los archivos es bastante largo y burocrático. Esta responsabilidad fue asumida directamente por el personal de la oficina parlamentaria con el fin de resolver tales problemas. Lo peor es que el presupuesto asignado a esta oficina ha disminuido significativamente para el personal. En consecuencia, ha reducido su eficiencia administrativa y por el contrario ha aumentado los reclamos de los ciudadanos que exigen un mejor tratamiento de sus casos de inmigración.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.144
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.396
Teacher spread0.360 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuerenatiSame topicHealthcare Systems and PracticesFrench-language works237,207