Measuring efficiency in DEA in the presence of common inputs
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.
Notice bibliographique
Résumé
Data envelopment analysis (DEA) is a methodology for evaluating the relative efficiencies of a set of decision-making units (DMUs). It is commonly assumed that the DMUs are independent of one another, in that each has its own quantities of a set of inputs and outputs. In case this assumption of independence of DMUs holds, decreasing the inputs of one DMU will not affect the inputs of others. The current paper moves beyond the conventional framework and examines a problem setting where there is an interdependence among the DMUs. Consider the case where the members of a given subgroup of DMUs have an input in common, such as would be the case if a set of highway maintenance crews in a district are under the jurisdiction of a district supervisor and district-level resources. The efficiency measurement difficulty created by this “shared’ resource phenomenon is that in attempting to move an inefficient crew towards the frontier by reducing that shared resource (hence penalising that crew), the other crews in that same district will be equally penalised. Specifically, decreasing district resources in relation to their impact on a maintenance crew will cause that resource to decrease as well for other members of the same group. The conventional (input-oriented) DEA model that does not cater for such interdependence situations will fail to address this important issue. To capture this interdependence, we develop a new DEA-like methodology. One of the properties of this new methodology is that its production possibility set cannot be defined in the same manner as in the conventional DEA setting. This is due to the fact that when the DMU under evaluation is projected towards the frontier, the input/output structures of the other units in the same group are altered, unlike the conventional situation where the structures of the other DMUs remain fixed. We apply this new methodology to the problem of evaluating a set of departments in a university setting, where the departments are grouped under various faculties.
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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 | 0,055 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle