Case Article—Potty Parity: Stadium Restroom Design
Notice bibliographique
Résumé
In view of the long wait times for women and the lack of accessibility for LGBTQ+ individuals when they use restrooms, this case provides a set of analytical tools to evaluate wait time disparity among users for different restroom configurations. A stadium manager who faces complaints about excessive restroom wait times aims to retrofit the restroom layout to improve both efficiency, measured in terms of wait time, and fairness, measured in terms of totalitarian and Rawlsian scores. Given that customers have diverse preferences over the use of restroom types, in three modules, students learn to (i) evaluate queuing parameters for a mix of heterogeneous populations, (ii) evaluate queuing metrics for various restroom layouts and discuss their wait time disparities, and (iii) evaluate and discuss the fairness of access to restroom facilities from a diversity, equity, and inclusion (DEI) perspective. By completing this case, students gain an understanding of service systems, learn about process flexibility concepts, and become familiar with DEI concepts and measures. The primary objectives of the case for students are to understand the trade-offs between efficiency and fairness, develop an understanding of multiobjective problems, and improve their skills in employing queuing concepts and tools. History: This paper has been accepted for the INFORMS Transactions on Education Special Issue on Diversity, Equity and Inclusion in OR/MS Classrooms. Supplemental Material: The Teaching Note and Excel files are available at https://www.informs.org/Publications/Subscribe/Access-Restricted-Materials .
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».