Efficiency measurement for hierarchical situations
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
The measurement and monitoring of the efficiency of processes in organisations has become an important undertaking in today’s competitive environment. A fundamental tool for this undertaking is data envelopment analysis (DEA). The conventional setting for DEA views the decision-making unit (DMU) (school, hospital etc.) as a black box with inputs entering and outputs leaving. The current paper looks at a problem setting somewhat related to a multistage situation but pertaining to a particular form of hierarchical structure. Specifically, we examine a set of electric power units that act as sub-units or sub-DMUs, operating under the framework of set of power plants that play the role of DMUs. We develop a DEA-like methodology that evaluates, in a two-stage manner, both the efficiencies of the sub-units and of the aggregates of those sub-units (the plants). In so doing, the approach attempts to have the projected values of plant-level inputs and outputs match up with the corresponding aggregate values of the sub-unit projections, as is the case prior to projection to the frontier. Since such projections may in fact not match up as described, we introduce a goal-DEA methodology to minimise the extent of any failure to achieve this match up.
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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 | 0,030 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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