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Enregistrement W4414441757 · doi:10.1016/j.orp.2025.100355

Development of a robust design optimization algorithm for hierarchical time series pharmaceutical problems

2025· article· en· W4414441757 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOperations Research Perspectives · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésQuality by DesignQuality (philosophy)Optimization problemOptimization algorithmHierarchical database modelDesign of experimentsOptimal designDevelopment (topology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental design and robust design (RD) methodologies have received attention from researchers to improve the performance of many different quality characteristics and solve problems at low costs. However, there is room for improvement to simultaneously solve interdisciplinary optimization problems associated with time-oriented, multiple, and hierarchical responses. This paper proposes a new RD modeling and optimization algorithm for drug development based on three research motivations: Firstly, customized experiments and estimation frameworks for representing pharmaceutical quality characteristics (i.e., time-oriented, multiple, and hierarchical responses) and functional relationships between input factors and hierarchical time-oriented output responses are proposed. Secondly, new hierarchical time-oriented robust design (HTRD) optimization models (i.e., priority-based, weight-based, and integrated models) are developed for these interdisciplinary pharmaceutical formulation problems. Finally, the pharmaceutical case study for drug formulation development is conducted for demonstration purposes. Based on the case study results, the proposed approach can provide optimal solutions with significantly small biases and variances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,357
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle