Simulation modeling of the Northern Delivery organization process in BPMN 2.0 notation using the «Bizagi Modeler» system
Notice bibliographique
Résumé
With the entry into force of Federal Law No. 411-FZ "On Northern Delivery" dated April 1, 2024, a number of regulatory legal acts were developed and approved aimed at ensuring the regular and uninterrupted organization of Northern Delivery and reducing delivery times and costs. The adoption of new legislative initiatives necessitates a detailed review of the interactions between Northern Delivery participants which requires close collaboration between the Federal Executive Authorities of the Russian Federation, regional ministries and departments, and representatives of the business community. Delegation of authority will allow for a more specific definition of the role and responsibilities of each contractor, prevent duplication of efforts, and ensure continuous updates on the progress of assigned tasks and emerging issues. This article describes a methodology for computer modeling the organization of Northern Delivery in Russia, using the Krasnoyarsk Krai as an example. This methodology includes constructing a structural model in BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation) of the Bizagi Modeler system. This model allows for modeling interorganizational interactions and the ability to analyze bottlenecks in interactions between federal and regional government agencies. The organization of Northern Delivery in the United States (Alaska) and in the northern provinces of Canada, Finland, and Norway is also considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».