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Enregistrement W4317824371 · doi:10.55365/1923.x2022.20.91

Capacity in University Food Services: A Simulation Analysis Based on the case of Universidad Católica del Maule

2022· article· en· W4317824371 sur OpenAlexvenueno aff
Felipe Lillo, Andrés González, Pedro Severino-González, Victoria Toro-Lagos, Ihomara Rojas-Sepulveda

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Food serviceService (business)FeelingQuality (philosophy)Service qualityService modelMarketingFood insecurityBusinessEnvironmental economicsComputer scienceEngineering managementEconomicsEngineeringFood securityPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of higher education enrollment implies a series of logistical challenges for Universities.One such challenges is to provide food services according to adequate quality standards.This work is motivated by the real-life case of the Universidad Católica del Maule-Chile (UCM), where a sustained growth in student enrollment has led to re-evaluating food service capacity.Determining whether the available infrastructure can serve current and projected student demand becomes particularly important.By developing a computerized simulation model based on discrete events, this study addresses the capacity usage in the UCM food services.As a result, we note that the current infrastructure can meet demand needs.However, a considerable number of users are mostly waiting for attention, which creates a feeling of agglomeration in the service.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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