Identifying the Optimal Location to Set up an Emergency Room Using Machine Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
As per the the Allstate Canada Safe Driving Study report, Toronto was in 69 th position in accident rate among Canadian cities with an average of 6.45 accidents per 100 cars in 2014-2015.North York and Ajax, the borders of Toronto the accident rate was even worse with an average of 7.02 to 7.12 per 100 cars [1].The higher the accident rate, the higher the death rate.By reducing the time lag between the accident and the initiation of medical care, one can prevent death or permanent disability.The distance between the accidents zones the emergency room play the vital role in reducing the death rate due to accident.As per the report, most of the accidents were at the outskirts of the city rather than within the city.But usually the most of the emergency rooms are within the city.In such cases mostly, the emergency rooms were far away from the accident zones.The objective of the work is to predict the most suitable place for establishing the emergency rooms using machine learning algorithms.Accident zones in Toronto, the dataset was taken from Toronto public service data portal and locations of emergency rooms were retrieved from Foursquare API.After mapping both the data set, the accident zones near the emergency rooms (which are at the distance of 1 km) are removed.Then accident dense area was found using hierarchical dbscan.K nearest neighbor algorithm is used to address the outliers.The suitable (core) location for the emergency room was found by taking the mean of each cluster.The distance between the core location and the emergency room was found.The core location with the longest distance was considered as the best place for establishing the new emergency room.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».