A Fix‐And‐Optimize Matheuristic to Solve the Location‐Allocation of Vaccination Facilities: Case of Jalisco, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Approximately 755 million cases and 7 million deaths have been reported since the COVID‐19 pandemic. Based on the availability of vaccines to contain the spread of COVID‐19, various vaccination plans have been implemented globally, some more effective than others, depending on each country's social, territorial, economic, and political circumstances. In Mexico and other Latin American countries with similar situations, COVID‐19 vaccinations have almost exclusively relied on ephemeral mass vaccination facilities and existing healthcare infrastructure. However, other countries (e.g., the USA and Canada) have opted into pharmacy‐based immunization (PBI), which uses community and/or chain pharmacies as vaccination facilities to provide more accessible immunization services. This research aims to evaluate the feasibility and expected performance if PBI had been used in Mexico. Therefore, we propose a mathematical formulation to address the location–allocation problem underlying the pharmacy selection and the assignment of individuals to them. However, since commercial solvers cannot efficiently address the resulting formulation for real‐sized instances, the formulation is embedded into a heuristic fix‐and‐optimize scheme to explore the solution space more efficiently. The case of Jalisco, Mexico, is used to illustrate the performance of the proposed approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».