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Enregistrement W1992144665 · doi:10.1002/net.21557

Substitutes, complements, and ripples in multicommodity flows on suspension graphs

2014· article· en· W1992144665 sur OpenAlexafffund
Iara Ciurria‐Infosino, Frieda Granot, Arthur F. Veinott

Notice bibliographique

RevueNetworks · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMulti-commodity flow problemMathematicsGraphEnumerationFlow networkCombinatoricsSuspension (topology)Flow (mathematics)Discrete mathematicsMathematical optimizationPure mathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine in this article when it is possible to predict, without numerical computation, the direction of change of optimal multicommodity flows on suspension graphs resulting from changes in arc‐commodity parameters. Using results of Evans (Oper Res 26 (1978), 673–679) and of Soun and Truemper (SIAM J Algebr Discrete Meth 1 (1980), 348–358), the multicommodity flow problem on a graph that is two‐isomorphic to a suspension graph is reduced to a single‐commodity flow problem on an enlarged graph, called a “rolodex graph.” Such a reduction allows us to apply results of Granot and Veinott (Math Oper Res 10 (1985), 471–497), developed for single‐commodity network‐flow problems, to derive qualitative sensitivity analysis results for multicommodity flow problems on graphs which are two‐isomorphic to suspension graphs. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, Vol. 64(2), 65–75 2014

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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