MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2149247234 · doi:10.3141/2135-12

Implementation of Scheduling Conflict Resolution Model in Activity-Scheduling System

2009· article· en· W2149247234 sur OpenAlexaff
Joshua Auld, Abolfazl Mohammadian, Matthew J. Roorda

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Conflict resolutionFair-share schedulingDynamic priority schedulingRate-monotonic schedulingTwo-level schedulingFixed-priority pre-emptive schedulingRound-robin schedulingLottery schedulingEarliest deadline first schedulingReal-time computingDistributed computingOperations researchMathematical optimizationEngineeringScheduleMathematicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper estimates the impact of using scheduling rules that are based on a conflict resolution model on scheduling accuracy compared with using a previous set of scheduling rules used in the TASHA model. The rule-based conflict resolution model was previously estimated by using the CHASE scheduling process data to represent the process that individuals undergo when a scheduling conflict occurs within their activity pattern. The updated scheduling rules can handle more conflict cases and allow for more realistic resolution types than the TASHA scheduler. The updated scheduler was compared with the scheduling rules in TASHA for validation by scheduling the planned CHASE activities through use of both schedulers, and the results were compared with the actual executed activity patterns. The results showed that using the scheduler with the conflict resolution model gave better fit to the executed patterns from the survey.

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)0,009
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research BoardMême sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207