Inverse regulation of DMUs efficiency through identifying hierarchical pathways with heterogeneous complementary indicators
Notice bibliographique
Résumé
Data Envelopment Analysis (DEA) primarily serves as a benchmarking tool for measuring the relative efficiency of Decision-Making Units (DMUs). However, traditional DEA models suffer from screening measurement indicators that possess heterogeneous attributes and from the inability to quantitatively improve DMUs efficiency through relative efficiency calculations. Therefore, based on tier benchmarking management learning identification pathways, we design a research framework that considers heterogeneous complementary indicators to identify tiered paths for effectively regulating DMUs efficiency in reverse. First, incorporate heterogeneous complementary indicators alongside homogeneous ones to refine the production indicator measurement system. Additionally, the Context-dependent Slacks-Based Measure (SBM) model is introduced to divide the frontier into benchmark efficiency tiers. The A* algorithm is adapted to utilize the minimum relative efficiency difference as its heuristic function, enabling the identification of the optimal path through adjacent benchmark tiers. Finally, the ant colony optimization (ACO) algorithm is integrated with the Context-dependent SBM model to optimize the weighting coefficients of both homogeneous and heterogeneous production indicators within a non-radial framework. The research framework is validated using two case study datasets, with empirical results demonstrating its practical feasibility and superior algorithmic robustness.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».