Evaluating efficiency in water and sewerage services: An integrated DEA approach with DOE and PCA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the performance of service organizations like Water and Sewerage companies is essential for optimal operations, high-quality service, and cost efficiency. This paper introduces a model using data envelopment analysis (DEA) to assess the efficiency of operational units within such companies. The selection of key performance indicators is complicated by the numerous inputs and outputs, each affecting systems and activities differently. To enhance DEA model performance due to the imbalance between the number of inputs/outputs and the number of units under evaluation, this research integrates design of experiments (DOE) and principal component analysis (PCA) for variable screening and data reduction, creating new linear combinations with minimal information loss. These methods represent a new direction in handling numerous variables in DEA models. Addressing unit heterogeneity by removing environmental factors from inputs reduces research errors. A case study showed that some units can achieve high efficiency with fewer inputs and more valuable outputs. The findings offered managerial insights for informed decision-making and strategic planning, optimizing resources in line with the company's mission and vision. This methodology ultimately improves service reliability, customer satisfaction, and environmental sustainability. The graphical abstract has been simplified to enhance readability and focus on the primary methodological advances. It emphasizes the integration of PCA for dimensionality reduction, DOE for variable scereening, and DEA for efficiency evaluation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle