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Enregistrement W3197338994

DEA와 DEA-window 분석을 이용한 일반산업단지의 효율성 측정 :충청권 사례를 중심으로

2013· article· ko· W3197338994 sur OpenAlexaboutno aff
유종훈, 이종근, 이만형

Notice bibliographique

Revue국토계획 · 2013
Typearticle
Langueko
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnergy and Environmental Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData envelopment analysisQuarter (Canadian coin)Window (computing)Span (engineering)Computer scienceOperations researchEconometricsEngineeringEconomicsStatisticsMathematicsGeographyCivil engineeringOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The General Industrial Complexes have been regarded as key driving forces towards advancement of regional economic efficiency in Korea. Applying DEA(Data Envelopment Analysis) techniques, this study dealt with efficiency questions in the General Industrial Complexes within Chungcheong Region(Daejeon, Chungbuk, and Chungnam). Its analytical span was centered around the first quarter of 2012. In addition, using DEA-window techniques, this study observed efficiency trends in the same region from the first quarter of 2008 to the first quarter of 2012. Among various research results, this study highlighted the fact that the General Industrial Complexes within Chungcheong Region recorded relatively low efficiency levels, that is, 59.79% in the technical efficiency level and 68.76% in the pure technical efficiency level, respectively. Furthermore, these trends have not significantly changed over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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