A Mathematical Model to Determine the Optimal Ratio of Researchers of Different Categories for Solving a Scientific Problem in the Military Sphere
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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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».