Efficiency measurement for hierarchical situations
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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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 | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».