A Mathematical Model to Determine the Optimal Ratio of Researchers of Different Categories for Solving a Scientific Problem in the Military Sphere
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
In the paper, the authors propose a variant of the mathematical model for justifying the optimal ratio of researchers of different categories to conduct scientific research of the highest possible quality in conditions of limited resources. The discrepancy is formulated between the quality of scientific research and the restriction on financial resources, that is, the problem of resource allocation is solved. The relationship between the quality of scientific research and the number of researchers is proposed to be reflected by the canonical parabola equation. A mathematical model is formulated that reflects the essence of the question under study. The problem is solved using the method of Lagrange multipliers. The results of the study are confirmed by a numerical experiment. Resource constraints have always existed. This is especially true now for the development of the Armed Forces of Ukraine and increasing their combat and mobilisation readiness, which result in the country's defence capability as a whole. Limited funding also takes place in military science. It is very difficult to introduce new full-time positions and divisions. Previously, the number of researchers was justified following regulatory documents when creating scientific institutions and divisions, or by analogy with similar scientific institutions. In other words, the problem was solved empirically or situationally. This scientific study concerns substantiating the number of scientific personnel in conditions of limited resources, taking into account the work that is now performed and will be performed in the future.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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