Multi-period efficiency evaluation of heterogeneous decision-making units: Assessing efficiency before, during, and after COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Data Envelopment Analysis (DEA) is an effective method for evaluating and improving the performance of Decision-Making Units (DMUs). It utilizes mathematical programming models to compare homogeneous units based on their inputs and outputs. One of the major challenges in this field is assessing the efficiency of DMUs over different time periods, where heterogeneity, arises due to various factors, such as, scientific and technological advancements, political and economic changes, system management updates, etc. These changes may lead to the addition or elimination of outputs, making unit comparisons more complex and creating significant differences in efficiency. Traditional DEA methods often fail to account for these changes across time periods simultaneously. Therefore, there is a need for new approaches, as to assess the efficiency of DMUs under such conditions. This paper addresses these challenges and presents a novel approach for analyzing the efficiency of DMUs undergoing substantial changes over time. As a practical application, the results of an empirical study evaluating conferences throughout three time periods, namely, (before the COVID-19 outbreak, during the pandemic, and after the pandemic) have been presented. These findings demonstrate the efficiency of the proposed approach effectively and can significantly assist organizations in more accurate evaluations and the enhancement of performance, relative to the evolving units.
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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 | 0,031 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».