MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986395670 · doi:10.1177/0037549713479405

Call-type dependence in multiskill call centers

2013· article· en· W1986395670 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSIMULATION · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoolingCopula (linguistics)Merge (version control)Computer scienceEconometricsTail dependenceMultivariate statisticsMathematicsArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect on multiskill call-center performance of pooling dependent call types is investigated. For this purpose, a copula-based modeling approach is used to provide multivariate models that take into account the call types’ asymmetric dependence structures found in empirical data. Then, the realistic input models of the call-type-dependent arrival processes are used in a simulation study to explore the sensitivity of the pooling decision to this dependence. We find that the widely used assumption of independence, as well as the misspecification of the dependence structure, can lead to substantial misestimation of call-center performance. This demonstrates the importance of modeling call-type dependence in stochastic simulation studies of call centers. We also show, through case studies, that pooling two asymmetric left-tail-dependent call types is more likely to lead to low agents occupancy; whereas the presence of right-tail dependence structure increases the risk of service-level shortfall. This work provides new managerial insights to improve decision making in determining which call types to merge in the same pool in multiskill call centers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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