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Enregistrement W7046554188

Development and implementation of a computer-aided method for planning resident shifts in a hospital

2018· other· fr· W7046554188 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Nursing homes
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire propose une formulation pour le problème de confection d'horaire pour résidents, un problème peu étudiée dans la litérature. Les services hospitaliers mentionnés dans ce mémoire sont le service de pédiatrie du CHUL (Centre Hospitalier de l'Université Laval) et le service des urgences de l'Hôpital Enfant-Jésus à Québec. La contribution principale de ce mémoîre est la proposition d'un cadre d'analyse pour l’analyse de techniques manuelles utilisées dans des problèmes de confection d'horaires, souvent décrits comme des problèmes d'optimisation très complexes. Nous montrons qu'il est possible d'utiliser des techniques manuelles pour établir un ensemble réduit de contraintes sur lequel la recherche d’optimisation va se focaliser. Les techniques utilisées peuvent varier d’un horaire à l’autre et vont déterminer la qualité finale de l’horaire. La qualité d’un horaire est influencée par les choix qu’un planificateur fait dans l’utilisation de techniques spécifiques; cette technique reflète alors la perception du planificateur de la notion qualité de l’horaire. Le cadre d’analyse montre qu'un planificateur est capable de sélectionner un ensemble réduit de contraintes, lui permettant d’obtenir des horaires de très bonne qualité. Le fait que l'approche du planificateur est efficace devient clair lorsque ses horaires sont comparés aux solutions heuristiques. Pour ce faire, nous avons transposées les techniques manuelles en un algorithme afin de comparer les résultats avec les solutions manuelles. Mots clés: Confection d’horaires, Confection d’horaires pour résidents, Creation manuelle d’horaires, Heuristiques de confection d’horaires, Méthodes de recherche locale

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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