Spatial optimization of residential care facility locations in Beijing, China: maximum equity in accessibility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The residential care system is rapidly developing and plays an increasingly important role in care for the elderly in Beijing. A noticeable disparity in the accessibility to existing residential care facilities, however, is demonstrated in existing studies. The spatial optimization of residential care facility (RCF) locations is urgently needed to promote equal access to residential care resources among the elderly population. METHODS: A two-step floating catchment area method with an additional distance-decay function is adopted to measure accessibility to residential care facilities. The spatial optimization model is developed to maximize equity in accessibility by minimizing the total square difference between the accessibility score of each demand location and the weighted average accessibility score. The Particle Swarm Optimization (PSO) method is implemented for the solution. RESULTS: The optimized RCF layouts improve equal spatial access to residential care resources with very low accessibility standard variation (0.0066). A relatively large number of beds (51% of the total beds) to be located in the suburban districts between the central and periphery districts of Beijing are optimized. A smaller number of beds to be located in the central and periphery districts (33% and 16% respectively) are optimized. The gaps between the existing and optimized layouts suggest that more RCF beds (5961 beds) are needed in suburban districts, while the RCF beds in some subdistricts located in the central and periphery districts are oversupplied (5253 and 1584 surplus beds respectively). CONCLUSIONS: The optimized results correspond to the municipal special plan proposed by the Beijing government. The optimization objective of this study is different from traditional facility location optimization models, and the method is efficient in maximizing equal access to residential care facilities. This method can support knowledge-based policy-making and planning of residential care facilities.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».