On Designing a Fire Emergency Vehicle Fleet
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: The configuration of an emergency vehicle fleet (EVF) is critical to ensure that responders have the resources necessary to serve emergencies quickly and help prevent loss of life and property. Determining the fleet’s optimal design involves decisions regarding its size, the spatial distribution of the stations, and the extent of collaboration among them. We study the optimal design of a fire service fleet that is characterized by low utilization of the vehicles. The primary tradeoff is between the cost of having too many vehicles in the fleet and the cost incurred by not serving a fire in a timely manner. Methodology/results: EVFs are highly expensive systems for the public sector. We introduce a novel queueing-model approach tailored to the EVF as a light-traffic demand system. Our model incorporates the necessary performance measures, that is, the response times and the fleet capacity, for determining the optimal fleet configuration. We validate the model and demonstrate its adaptability via an application to the Toronto Fire Services. Managerial implications: Adopting our proposed model can assist managers in making informed strategic decisions regarding the effective design of the EVF. The methodology can be used to determine the most efficient strategy for investment in fire services in a large metropolitan region. Funding: This work was supported by three Discovery Grants from Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) to the last three authors. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2023.0357 .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».