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Enregistrement W2112355752 · doi:10.1111/j.1541-0064.2007.00174.x

Comment réorganiser le réseau postal suisse? Une application de l'aide à la décision territoriale

2007· article· en· W2112355752 sur OpenAlexaffvenue
Florent Joerin, GORAN BOZOVIC

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelation (database)Decision support systemComputer scienceProcess (computing)Section (typography)Set (abstract data type)Operations researchDecision-makingDiversity (politics)GeographyKnowledge managementSociologyArtificial intelligenceData miningMathematicsBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How to reorganize the Swiss postal network? A case study of spatial decision making‐support. This article presents a case study of spatial decision making‐support in relation to the Swiss Post and its efforts to reorganize the postal network in eight Swiss cities. The first part of the article describes the methodology and highlights selected original elements used in the processing of geographic information (spatial analysis and multi‐criteria analysis). The second part, more analytical, examines the process used to apply the method defined in the previous section. Based on a constructivist approach of decision‐support, it explores the modes of interaction between available information and decision makers. The analysis shows that the decision maker is relatively difficult to identify since the decision making process includes a set of partial and dependent decisions that are taken by a diversity of people. In conclusion, geographic information played an important role, not only on the decision, but mainly in allowing decision makers to better understand spatial complexity

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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