Notice bibliographique
Résumé
The problem of resourcing and staffing, or finding how much manpower is needed to meet demand, can be traced back to the times of the Roman Empire.We examine here the various means used by the Royal Canadian Mounted Police in trying to solve this problem efficiently.We also examine their latest attack in building a simulator to determine future demands on resources and we provide a solution to determine efficient staffing levels through an application of a scheduling algorithm using "rods".This algorithm is characterized as a rod-scheduling method which can be reduced to a linear program.It has been found that the previous methods used by police departments in Canada and the United States are extremely cumbersome.The methods suggested here correct this.Although the methods are very similar to those used before in other industries they haven't been applied to police work.What was previously done in policing is to optimize very simple constraints first and then try to fit the results to the needs of the user.In this work I have suggested first obtaining all legal inputs and then optimizing to obtain a final answer.The author uses this method to investigate different types of demand data.Furthermore, different integer programming techniques are investigated.This document is meant for different users.It is hoped it can be read by various police departments as well as administrators and academics.In light of this the tone of the thesis is conversational.Much of the mathematical work is in sections three to seven.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».