Using decision analysis to explore cable television delivery
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to demonstrate the efficacy of decision analysis in determining the most efficient strategy for installing cable television in the residence halls of Bucknell University. Design/methodology/approach The decision analysis model compared five distinct approaches for achieving and maintaining a successful delivery of cable television service to students enrolled in this private, residential institution. For each alternative, the model incorporated installation costs, likelihood of installation failure, installation failure costs, likelihood of obsolescence and obsolescence-related costs. In addition to considering the trade-offs between cost, timing and riskiness of the various alternatives, a thorough set of sensitivity analyses was performed to gain insight into the parameters that most strongly influence this decision-making process. Findings The quantitative model advocated the adoption of the university’s data network as the mode for cable delivery. Sensitivity analysis further supported this notion. Practical implications The analysis of this problem incorporated the knowledge and judgments of senior administrators and staff members, thus demonstrating the critical contributions offered by subject-matter experts in advising, informing and launching successful decision analysis projects. Incorporating stakeholder viewpoints enhances model understanding and, eventually, model implementation. Decision analysis represents a powerful approach in communicating uncertainties and advising on the benefits of particular alternatives. Originality/value To the best of the researchers’ knowledge, this paper represents an initial attempt to investigate cable delivery options within a decision analysis framework.
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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 | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».