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Enregistrement W2144981152 · doi:10.5430/bmr.v3n1p54

Calculation of the Approaches to Cycle Service Level in Continuous Review Policy: A Tool for Corporate Entrepreneur

2014· review· en· W2144981152 sur OpenAlexvenueno aff
Sofía Estellés-Miguel, Manuel Cardós, José Miguel Albarracín Guillem, Marta Palmer Gato

Notice bibliographique

RevueBusiness and Management Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitat Politècnica de València
Mots-clésEntrepreneurshipAnalogyDimension (graph theory)Boosting (machine learning)Computer scienceCompetitive advantageEconomicsService levelService (business)Order (exchange)Industrial organizationBusinessMarketingManagementMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two new approximations to compute the Cycle Service Level (CSL) in a continuous review policy, as a tool for corporate entrepreneur. These approximations are not only for the backordering case but also for the lost sales one. In order to develop it we focus on transforming a form of periodic review policy in a model of continuous review policies. As a result, the analogy and the transformation proposed in this paper are different from Silver classical model. Due to huge complexity of the exact CSL calculus the aproximate methods are needed. The entrepreneurial dimension, based on internal reorganization and innovation, is an inherent, indispensable part of the discovery and creation of opportunities. Accordingly, this article contributes to the firms´ pursuit of competitive advantages by presenting methods of internal management for corporate entrepreneurship. Efficient stock-taking is a key issue for lowering production cost and boosting competitive advantages, and, by examining this area, this paper makes a significant contribution to the study of corporate entrepreneurship.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,496
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,128 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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