Read more about the article Atıf Dinamikleri
İş Vakası KurallarıSağ alt çeyreğe dönecek olursak, zayıf iş vakaları, karar vericilerin bir proje hakkında doğru karar vermesine ve ona güçlü bir temel oluşturmasına olanak sağlamak için dürüst niyetle bir araya getirilen ancak iyi yapılmadığı için bunu yapamayan vakalardır.Tipik zayıflık alanları şunları içerir:belirsiz veya aşırı yüksek seviyeli veya genelleştirilmiş önermeler; ardışık olmayanlar veya uzun alakasız pasajlar stratejik mantık; görüş darlığı; teğet konularla meşgul olma; dilin anlaşılmazlığı; yetersiz anlaşılan teknik veya ticari jargona güvenme; özü pahasına metodoloji ile meşgul olma; özellikle proje planında, maliyetlerde veya risk kaydında eksiklik; maliyet hesaplamalarında aritmetik veya modelleme hataları; muğlak bir şekilde tanımlanmış faydalar veya herhangi bir faydanın miktarının belirlenememesi; yönetişim düzenlemelerinde belirsizlik; kilit paydaşların çıkarlarını yeterince yansıtamama veya paydaş yönetimi ve iletişim faaliyetlerini yeterince erken gerçekleştirememe. Zayıf bir ticari gerekçenin sonuçları ciddi olabilir. Yazarlar dışında belki de en az ciddi olan durum, zayıflığın gözden geçirenler veya karar vericiler tarafından fark edilmesi ve vakanın yeniden çalışılmak üzere havale edilmesidir. Bu bile gecikmeye ve itibar kaybına yol açabilir.Zayıf bir iş gerekçesi temelinde bir karar alınırsa, kaçınılmaz olarak rastgele bir karaktere sahip olacaktır. Tartışmanın netliği, ilgili, doğru bilgi veya etkili paydaş yönetimi olmadan, karar vericiler önyargılara, önsezilere ve at ticaretine geri dönmek zorunda kalacaklar. Nihai karar, o piyango makinesinden ne çıkarsa o olacaktır.Şans eseri veya iyi bir sezgisel muhakemeyle zayıf bir iş durumuna rağmen sağlam bir karar alınsa bile, bu hikayenin sonu değil. İş senaryosundaki zayıflık, projedeki kronik bir hastalık gibidir ve yönetim kontrolünün bozulması, ilerlemeyi veya harcamaları izleyememe, direnci yönetememe, projenin çökmesi veya en kötüsü projenin sorunsuz bir şekilde tamamlanması gibi sorunlara yol açar. YANLIŞ YÖNLENDİRİCİ İŞ VAKALARISol üst çeyreğe dönersek, yanıltıcı bir iş vakasının doğası bizi can sıkıcı dürüstlük sorununa geri getiriyor. Yanıltıcı vakalar profesyonelce yürütülür, kapsamlı ve dikkatli bir şekilde yapılandırılır ve tartışılır.Ancak bu nitelikleri, karar vericileri ya tamamen yanlış karara ya da doğru karara çekmek için kullanırlar, ancak ilgili zorluklar ve riskler hakkında yeterli farkındalık yoktur.Yanıltıcı davanın alabileceği biçim çeşitliliğinin neredeyse hiçbir sınırı yoktur. Bazıları çok hesaplı ve manipülatiftir, bazıları kuruntu ve hüsnükuruntudan kaynaklanırken, diğerleri yarı bilinçli veya hatta bilinçaltıdır, bir ifadede, hayati bir delilin seçici bir okumasında veya gereksiz bir saygıda gerçeği ve kesinliği geride bırakır. Tam olarak bir iş vakası olmasa bile iyi bilinen bir vaka çalışması vurgulanır. Bu çok halka açık örnekteki sorunlar, sonuçta çizginin yanıltıcı tarafına düşen çok sayıda iş vakasında önemli ticari sonuçlarla tekrarlanmıştır.Yanıltıcı iş vakasının daha yaygın belirtilerinden bazıları şunlardır:Tahminler - özellikle gelir tahminleri ama aynı zamanda maliyet tahminleri, verimlilik tasarrufları, izleyici rakamları veya diğer ilgili hacimsel - Net Bugünkü Değeri veya bilinen diğer kurumsal hedefleri karşılamaya yetecek şekilde ayarlanır. Kritik yoldaki faaliyetlerin süresi veya iş akışlarının paralel olarak ilerlemesi için gerçekçi olasılıklar hakkında makul olmayan agresif varsayımlar nedeniyle teslimat zaman çizelgeleri kısaltıldı. Bu varsayımlar belgelenmemiş olabilir veya yeterince önem verilmemiş olabilir. Nelson gözlük sendromu – paydaş direncinin önemli kaynaklarına veya hafifletilmesi zor risklere "kazara" göz yummak. Spin, özellikle değişim durumunda. Zorunlu 'hiçbir şey yapma' seçeneği bazen bir karikatürden biraz daha kısadır, hizmet verebilir ancak eskimiş ekipmanı 'modası geçmiş' ilan eder veya yalnızca mevcut bir organizasyonel yapının sınırlamalarına odaklanır ve güçlü yanlarını göz ardı eder. Bunlar iç karartıcı derecede yaygındır ve iş durumunda basitçe yer kaplayan ağır ve aşırı seçeneklerden, gerçekçi alternatiflerin potansiyelini gizleyen daha kurnazca kabul edilemez seçeneklere kadar değişebilir. Yanıltıcı iş gerekçesinin verdiği zarar, geniş kapsamlı olabilir ve genellikle yetkin proje yönetimi tarafından düzeltilemez. Karar vericiler sadece yanlış hareket tarzını seçmekle kalmayacak, aynı zamanda bunun arkasındaki açık bir tartışma hattını benimsemiş olacak ve paydaşlara ve personele bu konudaki taahhütlerini iletmiş olacaklardır.Hatanın fırsat maliyeti asla telafi edilemez ve temelsiz projenin elde ettiği ivme, çoğu zaman, yalnızca proje sonrası karşılıklı suçlamalarla biten, aşağı doğru bir sarmalda kötüden sonra iyi paranın akmasına yol açar.Personel uyması gereken kurallar İşyeri çalışma kuralları örneği Fabrikalarda uyulması gereken kurallar İşyeri kuralları TALİMATI İş yerinde uyulması gereken kurallar pdf İşyeri kuralları Bir işletmede olması gereken kurallar Personel davranış kuralları YÖNETMELİĞİGÜÇLÜ İŞ VAKALARIBuradaki zorluk, iş gerekçenizi sağlam bir şekilde sağ üst çeyreğe yerleştirmek, baştan sona ve ustalıkla bir araya getirilmiş ve bütünlükten hiçbir şey eksiği olmayan güçlü bir iş gerekçesi sunmaktır. Bu tipolojiyi, aynı konunun çok farklı yeterlilik ve dürüstlük standartlarına nasıl çok farklı etkilerle sunulabileceğinin bir örneğiyle gösterir.Bu kitabın geri kalanı, güçlü bir iş gerekçesinin nasıl üretileceğine dair bir rehberdir. Her bölüm, çalışmanın farklı bir unsurunu kapsar ve benzer bir formatı takip eder. Bu alandaki en kritik noktalardan birini ele alan bir altın kural, bölümün başında yer alıyor.İlgili ilkeler daha sonra, bir veya daha fazla örnekle gösterilen konuların ve tekniklerin bazı analizleriyle birlikte açıklanır. Her bölüm, içeriğin kısa bir özeti ve bölümden öğrendiklerinizi hızlı bir şekilde özümsemenize yardımcı olmak için tasarlanmış bir alıştırma ile sona erer; önerilen cevaplar çalışmanın arkasındadır.Kılavuzun akışı genel olarak etkili bir iş gerekçesi oluşturmak için gerçekleştirmeniz gereken faaliyetlerin akışını takip eder, ancak açıkça görüleceği üzere bu faaliyetlerin birçoğu birbirine bağlıdır ve yinelemeyi kaçınılmaz kılar. Bazı faaliyetler büyük ölçüde paralel yürütülür veya en azından kaynaklar bol ve zaman kıtsa yapılabilir.

Atıf Dinamikleri

Atıf Dinamikleri Ölçülen ve simüle edilen atıf dağılımları arasındaki uyum etkileyici olsa da, bu gerçek tek başına modeli doğrulamak için yeterli değildir. Aynı dağılımlar çok farklı atıf yollarından kaynaklanabilir. Örneğin,…

Okumaya devam edinAtıf Dinamikleri
Read more about the article İkinci Nesil Atıf Makaleleri
Rasgele Arama OlasılığıRasgele arama olasılığı, qKj özyinelemeli arama olasılığı ve Kj hedef makalenin atıf sayısıdır. Bu nedenle, tercihli bağlanma mekanizmasının mikroskobik bir gerekçesi olarak uzun süre azaltıldı ve uzun süre kabul edildi.Bununla birlikte, türetilmesinin çok basitleştirici varsayımlara dayandığına dikkat edin: tüm kağıtların rastgele seçilme olasılığı aynıdır, rastgele bulunan kağıdın yalnızca bir atası yeni bir kağıt tarafından seçilir, eskime ve hafıza yoktur.Bu varsayımlardan, yaşlanmanın olmaması türetilmesi için çok önemlidir. Eskimenin varlığında, özyinelemeli arama mekanizması, ΔKj'nin (t - Δ) t , t - Δ zaman penceresinde kağıt tarafından toplanan alıntıların sayısı olduğu ve Δ'nın karakteristik bellek süresi olduğu yerde verir. Önceki bölümlerde gösterdiğimiz gibi, makalelerin alıntı dinamiğini daha gerçekçi bir şekilde yakalar. Ancak bu denklem, özellikle kısa Δ için tercihli bağlanma modelinden çok farklıdır.Bu kitapta, uygunluk temelli aramayı yinelemeli aramaya yerleştiren ve alıntı ağının yaşlanmasını, hafızasını ve topolojisini doğru bir şekilde dikkate alan gerçekçi bir alıntı dinamikleri modeli gösterdik.Aslında, geliştirilen özyinelemeli arama algoritmasının kemiklerine daha fazla ağırlık verdik ve onu bilimsel makalelerin alıntı dinamiklerini hesaba katmak için nicel bir araca dönüştürdük. Modelimiz, fitness modelini ve tercihli bağlanma modelini (hafızayla da olsa, aşağıdaki yaklaşımı) birleştirir.Bu model, yazarın referans listesini oluştururken izlediği makul bir algoritma varsayar. Modelimiz tercihli eki varsaymasa da, bu model tarafından oluşturulan alıntı dinamikleri, uygunluk temelli tüm modellerde olduğu gibi takip eder.Karşılaştırılması bunu oldukça inandırıcı bir şekilde gösteriyor. Bu iki rakam çok benzer görünse de, ikincisi basit bir uygunluk modeli kullanılarak oluşturulmuş ve ilki yinelemeli arama modelimiz kullanılarak oluşturulmuştur. Ve her ikisi de tercihli bir bağlanma modeli kullanılarak üretilmiş gibi görünüyor.Sürekli rastgele değişken örnekleri Ayrık Rastgele değişkenler Sürekli olasılık dağılımları Sürekli olasılık dağılım fonksiyonu örnekleri Olasılık ve rasgele Değişkenler Ders Notları Rassal değişken örnekleri İki boyutlu rasgele değişkenler Rassal değişken NedirTercihli Bağlanma ve Uygunluk Modelleri Arasındaki EşdeğerlikHem Caldarelli hem de Bianconi-Barabasi uygunluk modelleri, düğümün kalitesini/benzerliğini yakalarken, matematiksel olarak farklıdırlar. Gerçekten de, Bianconi-Barabasi'nin zindeliği, tercihli bağlanmanın üstüne eklenirken, Caldarelli'nin zindeliğinin tercihli bağlanma ile hiçbir ilgisi yoktur.Bununla birlikte, sadece uygunluk modelinin bir anlamda klasik tercihli bağlanma modeline eşdeğer olduğunu iddia ediyoruz. Bu denkliği göstermek için, buna göre büyüyen karmaşık bir ağ ele alıyoruz.Her düğüm, kalan belirli bir uygunluk η ile donatılmıştır. Düğümün ömrü boyunca sabittir. Bu uygunluk uygunluk dağılımı ρ(η)'den alınır, burada ∞ ρ(η)dη = 1. Ayrıca ΔK'nin, zaman penceresi (t , t + Δt ) sırasında bir düğüm tarafından 0 toplanan yeni kenarların sayısı olduğunu varsayıyoruz. Poisson dağılımı, λΔK e−λ ile temsil edilir.Düğümün uygunluğu η tarafından belirlenir. A(t) normalleştirilmiş yaşlanma fonksiyonudur. Bu kısıtlama altında uygunluk η, düğümün uzun zaman sınırındaki derecesidir, yani η ≈ K∞.Bu ifade, K0 = 1 ve ε = 0'dan başka bir şey değildir. [İlginç bir şekilde, bu türetme, de Solla Price, K0 = 1 başlangıç varsayımını doğrular.] Benzer bir sonuç daha önce farklı bir yaklaşım kullanılarak elde edilmişti.Genellikle gerçek karmaşık ağların büyüme mekanizmasının bir değerlendirme aracı olarak kabul edilir. Burada bu denklemin ayırt edici olmadığını ve yalnızca tercihli bağlanma için değil, uygunluk modeli için de geçerli olduğunu gösteriyoruz.Burada η, ortalama referans listesi uzunluğu olan R0 ile çarpılır). Bu düğümlerin büyümesini ve yaşlanmayı simüle ettik. fonksiyon A(t) = 0.035t . (Simülasyonun parametreleri, bildirildiği gibi Fizik makalelerinin ölçülen alıntı dinamiklerini taklit edecek şekilde |t −2.4|1.3 şekilde seçildi.Zaman, t =0tot =25'ten,Δt =1,bu şekilde adımlarla çalıştırıldı. Bu kümedeki her j düğümü için, t zamanından sonra biriken toplam 0 kenar sayısı olan Kj(t) ve kazanılan ek kenarların sayısı olan ΔKj(t)'yi belirledik. Her t için, tüm düğümleri logaritmik olarak aralıklı 40 bölmede gruplandırdık, her bölme K'nin yakın değerlerine sahip düğümleri içeriyordu. Her bölme için, ΔK dağılımını belirledik ve ortalamasını, ΔK bulduk. A, küçük K için K'ye karşı ΔK çizer. Önerildiği gibi, ortak kesişimi -1 olan düz çizgiler gözlemliyoruz. Tüm ΔK (K ) bağımlılığına uyması için aşağıdaki denklemi kullandık.0'dan 2'ye makul μ ve 1'den 2'ye σ makul değerleri için K0, 0,5 ile 1,5 arasındadır. σ ve daha az ölçüde μ ile belirlenir. Bütün bunlar şu anlama gelir: K0, büyük K'den ekstrapolasyon kullanılarak ölçülürse, kişi her zaman K0 = 1 alır.Öte yandan, uygunluk dağılımlarının çoğu geniş olduğundan, çoğu çalışmada genellikle yapıldığı gibi küçük K için yapılan tahminler K0 = 0,5–1,5 verir. Dar uygunluk dağılımı için K0'ın daha yüksek olabileceğini gösterir.Atıf dinamiği çalışmalarımızdan çıkarılan ölçülen K0 değerlerinin grafiğini çiziyoruz. Üç araştırma alanını ele aldık: Fizik, Ekonomi ve Matematik ve tüm bu alanlar için uygunluk dağılımlarının aynı σ = 1.1 ile log-normaller olduğunu bulduk. Ölçülen ve hesaplanan başlangıç çekicilikleri K0 iyi bir uyum içindedir ve hepsi 1'e yakındır.Böylece sayısal simülasyonumuz, varsayıldığı gibi başlangıç çekiciliği K0 ≈ 1 ile destekler. Doğal soru ortaya çıkıyor - neden K0 ≈ 1 bu kadar yaygın? K0 ≈ 1'in μ'den bağımsız olarak σ = 1–1,5'e karşılık geldiğini gösterir.Buna göre büyüyen log-normal uygunluk dağılımına sahip karmaşık ağları incelemek için sayısal simülasyon kullanıldı. Ortaya çıkan ağ yapısının, uygunluk dağılımının σ genişliğine güçlü bir şekilde bağlı olduğunu, özellikle, kuvvet yasası derecesi dağılımının yalnızca σ ≈ 1 için göründüğünü ve üssünün ν 3'e yakın olduğunu bulmuşlardır.Bu gözlem, başlangıçtaki çekiciliğin, uygunluk modeli çerçevesinde, K0 ≈ 1'in karmaşık ağlardaki evrenselliğinin, çoğunun sergilediği gerçeğinin bir sonucu olacak şekilde, derece dağılımının üssüne bağlandığını ima eder.

İkinci Nesil Atıf Makaleleri

İkinci Nesil Atıf Makalelerinin İstatistikleri Şematik olarak, ağ komşusuna gömülü bir kaynak kağıdı j gösterir. Birinci nesil atıf kağıtları, ona tek sekmeli yolla bağlananlardır; ikinci nesil atıf makaleleri, ona iki…

Okumaya devam edinİkinci Nesil Atıf Makaleleri