Strategic Choices Based on Precision Service During the Construction of Unmanned Pharmaceutical Micro-Warehouses: A Dynamic Evolutionary Game Approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned pharmaceutical micro-warehouses (UPMWs) automate operations such as warehousing, sorting and selling by integrating the Internet of Things, artificial intelligence and other technologies. In pharmaceutical retail settings, UPMWs help to solve problems such as purchasing medication at night, enhancing consumers' purchasing experience and reducing pharmaceutical enterprises' costs. However, the construction feasibility of UPMWs is not well researched. To bridge this gap, this paper considers the precise service capabilities of UPMWs. It builds a tripartite evolutionary game model involving pharmaceutical enterprises, consumers and suppliers. It also conducts extensive robustness check using the stability test of equilibrium points, numerical simulation, and scenario expansion verification. Our major findings are as follows. First, managers of pharmaceutical enterprises exhibit a non-profit-oriented nature, and the preference of pharmaceutical enterprise managers plays a decisive role. Second, consumers opt to use UPMWs only when the difference in utility between an UPMW and the traditional model exceeds the difference between the attention cost of consumers and added utility. Suppliers' choices depend on the disparity between upgrade costs and benefits, and their acceptable cost threshold increases as both the pharmaceutical enterprise's construction willingness and consumers' usage intention increase. Third, the precise service ability, sales proportion and acceptance of UPMWs influence the evolution rate and direction of the modelled game. Specifically, when these values are excessively low, the system evolves from ‘building UPMWs’ to ‘not building UPMWs’. Overall, our findings provide a new analytical framework and practical insights for resource allocation and collaborative management of UPMW Construction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle