A Decision Support Framework for Resilient and Sustainable Service Design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resilient and sustainable service design is essential for ensuring the longevity and effectiveness of service systems. However, existing literature often neglects key aspects such as articulating resilience attributes and integrating sustainability dimensions. This study proposes a decision support model for a “resilient-sustainable service design” that merges service design principles with resilient system attributes and organizational sustainability goals. The framework incorporates a multi-objective mathematical programming model and a multi-phased Quality Function Deployment (QFD) approach to derive Pareto optimal solutions using the Brute Force algorithm. Applied in the m-health service sector in Bangladesh, the study reveals significant challenges, including limited awareness of services and logistical inefficiencies. To address these issues, flexible strategies such as demand planning and service innovation are implemented. The findings have direct implications for the improvement of service delivery processes and underscore the importance of considering both resilience and sustainability. While focusing on Bangladesh’s m-health sector, the insights gained have broader relevance globally. The integration of resilience and sustainability principles into service design is crucial for addressing complex challenges across sectors and regions. Future research could involve longitudinal studies to capture evolving resilience strategies and explore resilient-sustainable service systems from a broader perspective. This entails examining various factors such as technological advancements and socio-economic dynamics shaping resilient and sustainable service ecosystems.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».