Efficient resource sharing for strategic disaster preparedness
Notice bibliographique
Résumé
Disasters, such as the COVID-19 pandemic, cause critical supply shortages and require the immediate injection of additional resources. Governments often set aside capacity for use during crises or opt to rely on third parties, such as the private sector. Both options, however, may not be viable, as the former is expensive and the latter is not reliable. To overcome this dilemma, we introduce a strategic disaster preparedness framework in which the government engages private suppliers by investing in a portion of their resources, in return for access when needed. The resources are maintained and used by suppliers in their routine operations unless required for an emergency. We introduce a Stackelberg game-theoretic model that captures the interaction between the government and private suppliers under a limited budget and characterize key structural properties of optimal disaster preparedness plans. These properties lead to single-level reformulations and efficient exact and approximation algorithms under certain conditions. We test the proposed models on a case study based on major disasters affecting Canada. Findings indicate that incorporating resource sharing into emergency preparedness planning leads to more than a 26% increase in social good or more than a 13% decrease in cost compared to traditional preparedness plans. The study underscores the value of the proposed approach for strategic disaster preparedness and provides important insights into public policy.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».