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Enregistrement W2472633607

Apply GM(0,N) and Grey Relational Grade in the Relational Analysis of Business Items-An Example on the Chain Store 7-11

2015· article· en· W2472633607 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revue˜The œjournal of grey system/Journal of grey system · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGrey System Theory Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClothingBusinessPurchasingMarketingService (business)PaymentCashChinaCommerceFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7-11 was originally started from the franchise, and it was founded in the United States. Now it is the largest chain convenience store worldwide. In November, 2005, the Japanese 7&I holding company had purchased the American 7-11. After that, 7-11 was positioned as a Japanese company. Nowadays, modern people are busy working, and they can't deal with the basic issues, like food, clothing, shelter and transportation. Hence, it enables the growth of 7-11. Currently, 7-11 has about 46,000 stores worldwide, and they distribute in the countries of Japan, the United States, Canada, Hong Kong, China, Macau, Taiwan, Singapore, Thailand, Malaysia, the Philippines and South Korea. 7-11 can not only solve the general problems, like food, clothing, shelter and transportation, it also provides collection business services in Taiwan. For example, it can deal with telephone bill, gas bill, parking bill, water bill, electricity bill, insurance bill, etc. In addition, 7-11 provides coupons, i-cash, Easy card, small-paid card and self-payment service. From the above explanations, we can understand that 7-11 is the company which makes a lot of profits, has marketing ability and vast network system. Hence, how to develop operating policies has become the first priority. In the past, there were many relevant studies and they provided good results. However, this paper started from the regional 7-11 business concept and proposed soft-calculation math method to analyze the bulk of purchasing items. Therefore, the paper used seven 7-11 convenience stores in a county in southern Taiwan as the research subject. Then the paper used globalization grey relational grade and GM(0,N) method in the grey system theory to analyze the yearly six business items, including beverages, bread, tobacco, alcohol, books and stationery. Also, the total turnover of the year was calculated as the output. The weighting of each impact factor can be reached and the main operation points can be found. Through the practical analysis and step by step math calculation, the relevant weighting of each factor in the turnover can be obtained. The clustering of the result by using two methods are quite same, which the stationary and books were ranked as the first and the tobacco is the last one, respectively. 7-11 stores’ main function is to provide convenient access to various materials and this is in line with the real situation. Hence, the results not only provide purchasing and stocking policies to operate chain enterprises, they also enhance operational efficiency and increase high income.

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.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,148 · 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