International Business Potential for Analytics of Room Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Many universities worldwide have large campuses which they are trying to maintain and administer in the best way possible. Their infrastructure often includes numerous auditoriums with access to the Internet by the Wi-Fi standard. MazeMap and Cisco have developed a solution which can geographically track Wi-Fi clients within a building. This solution makes it possible to count the number of people in a room through depersonalized data. On an international level, the student numbers are increasing and many space and timetable managers are struggling to find enough lecture halls for their students. The occupancy status of a room at any given time can thus be crucial information for them. \n\nThis thesis aims to find the international business potential for the Wi-Fi analytics service from MazeMap. The technological solution has some limitations, and they are assessed with emphasis on their commercial impact. In order to investigate the business potential, a global space management survey has been conducted and the market has been investigated. The survey received 60 responses. In the results, 61.7% of the institutions had shortages of larger lecture halls and 35.6% were struggling with the efficiency of use. 13.3% were willing to pay an annual subscription fee of more than $35,000 for a solution that could help them optimize their utilization by 20%. There was a correlation between the willingness to pay and space shortages. The investigation found that the utilization rates predicted by scheduled lecture hours were higher than the actual rates in many cases. \n\nAfter contributing to the survey, one British university made an enquiry for more information about the service, and stated that they were looking for such a service. They further indicated that they could be interested in participating in a pilot project. The British market showed the more promising results, while Australia, Canada and Switzerland share some characteristics and findings which could indicate a similar demand. Based on the findings and results, a business model proposal was built. The model includes bundling and possible integration with timetable systems, and was designed with the Business Model Canvas.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».