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Enregistrement W1623461119 · doi:10.5539/mas.v9n11p12

The Economic Efficiency of Homomorphic Model

2015· article· en· W1623461119 sur OpenAlexvenueno aff
Mansoor Maitah, Tomáš Macák

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueModeling, Simulation, and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimilarity (geometry)Computer scienceBernoulli's principleTOPSISProduct (mathematics)Dimension (graph theory)Mathematical economicsValue (mathematics)Class (philosophy)UniquenessIsomorphism (crystallography)Complement (music)Operations researchMathematicsArtificial intelligencePure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper assesses the closeness of the degree of similarity between the behaviour of a model and the actual product according to technical and economic criteria. The methodology is illustrated on the example of a power boat and a sailing boat model. The first part deals with technical aspects, using the cybernetic theory of similarities – classification of the relationship between the model and the actual product (isomorphic or homomorphic). Since in this case the similarity was assessed in the area of aerodynamics, the Bernoulli Equation was used to derive the conditions of isomorphism for flow in the actual object. This defines the boat model from the technical point of view. Because, in the attempt to develop the best possible value-for-money products, dictated by the market competitiveness, fixed costs play a major role, so it is necessary to complement technical information with economic laws. Based on these, it is then possible to select either the homomorphic model (the one which does not meet all requirements on similarity) or the isomorphic model (the one which more closely conforms to the actual product). Here the economic aspects of the model’s feasibility is assessed in three different dimensions which mutually interact with each other: The first dimension deals with the question of whether the product is for the customer segment for which it is intended, the correct value proposition, (using either the Boston Matrix or the GE Matrix as a tool). The second dimension answers the question of whether a typical customer is not too costly to service, and the last dimension assesses the closeness of the model’s similarity according to the criteria of flexibility of the demand function. Thus the primary objective of this paper is to mathematically derive the criteria of similarity between the model and the product. This criterion represents the criterion of the model’s technical limitations. In order to optimise the selection of most suitable model under the circumstances (for the given product), it is also necessary to take into account the mutually interacting economic criteria. To provide an understanding how these economic criteria interact with each other is another objective of this paper.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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