Notice bibliographique
Résumé
The Ottawa Police Service (OPS) deploys its resources based on the needs of predefined zones. However, the current zoning approach has been acknowledged as inefficient due to negative impacts on costs, proficiency, quality of services and time management. The zoning approach has also been acknowledged as inefficient due to its static nature, its inflexibility and its inability to adjust systematically according to the number of currently available police vehicles. It also cannot assist in addressing demand changes throughout the day in order to reduce call responses in neighbouring zones. Therefore, the demand variation could lead to a significant decrease in police efficiency, since those officers who have been allocated to other zones are not able to participate in events outside their zones without permission. It may cause a high volume of waiting calls and increased response time depending on the time of day, shifts, seasons, etc. Hence, the OPS needs to find a new model for resource deployment that can provide the same coverage but with better service quality. Resource allocation has always been a challenge for emergency services like police, fire emergency, and ambulance services since it has a direct impact on the efficiency and effectiveness of the service activities. The ambulance and fire emergency services have received research attention while the optimization of police resources remains largely ignored. While there are many similarities between ambulance and police deployment there are also significant differences that mean the direct transfer of ambulance models to police deployment is not feasible. This research addresses the lack of an effective tool for the deployment of police resources. We develop a simulation model that analyzes potential deployment plans in order to determine their effect on response times. The model has been developed in partnership with the Ottawa Police Service (OPS) and will address the obstacles, disadvantages, and geographical constraints of the existing allocation model. The OPS needs to align deployment with the service demand and their operational goals (response times, visibility, workload, compliance, etc.). Repositioning police vehicles in real time, helps in responding to future calls more effectively without adding more officers.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».