Effect-Cause Analysis and Prediction Convergence of Random Failure Gate in a Probabilistic Competitive Environment with Case Study on Quality Control Process
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 world of competition is not always deterministic. Probabilistic approach is more relevant and practical in any competitive environments. The effect of random failure gate which usually comes in the way of anything that promotes the low quality and at the same time denies high quality to come up in a competition and having a probability distribution for an instant of time is discussed in the present article. For this purpose the article introduces a novel methodology using the outcome probability of each rank along with the newly added concept of position ratios with a view to study the possibility of making proper predictions in the competitive environment discussed. The study also extends to infinite rank model cases as well. Moreover, a case study has been conducted to predict the risk of appropriate forecasting of different quality level using the model developed. The article emphasized the impact of number of failure gate and their respective influence in the area of ascertaining production quality making use of the concept of position ratio along with the outcome probabilities, which in turn improves the decision making to foresee the possible product quality variations in any manufacturing system, after a specific tenure of production. The methodology developed here will definitely find its application in the area of designing some powerful Decision Support Systems (DSS), where competition is fundamentally concerned with.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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