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Enregistrement W4293212500 · doi:10.1287/opre.2022.2342

Dynamic Interday and Intraday Scheduling

2022· article· en· W4293212500 sur OpenAlexaff
Christos Zacharias, Nan Liu, Mehmet A. Begen

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Dynamic priority schedulingOperations researchLeverage (statistics)Health careJob shop schedulingBusiness processOperations managementQuality of serviceArtificial intelligenceComputer networkWork in processEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive Patient Flow Management Appointment scheduling has significant clinical, operational, and economical impact on healthcare systems. An informed scheduling strategy that can effectively match patient demand and service capacity dynamically is vital for the business of medical providers, quality of care, and patient satisfaction. By regulating patient flow via an appointment system, healthcare providers can mitigate arrival process variability and improve operational performance. The simultaneous consideration of appointment day (interday scheduling) and time of day (intraday scheduling) in dynamic scheduling decisions is an important theoretical and practical problem that has remained open because of its stochastic nature, complex structure, and large dimensionality. Zacharias et al. (2022) fill this critical gap in the literature. They introduce a novel dynamic programming framework, designed with the intention of bridging two independently established streams of literature, and to leverage their latest advances in tackling the joint problem. They advance the theory of the field to provide a rigorous and practically implantable solution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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