Déploiement et Redéploiement des Véhicules Ambulanciers dans la Gestion d'un Service Préhospitalier d'Urgence
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
RésuméCet article propose une revue des différents travaux publiés en lien avec le déploiement et le redéploiement des véhicules ambulanciers. Le problème de déploiement consiste à déterminer les différents points d'attente à utiliser pour la localisation des véhicules entre deux affectations. De son côté, le problème de redéploiement consiste plutôt à relocaliser les véhicules disponibles parmi les différents points d'attente potentiels de façon à assurer, en tout temps, une couverture adéquate de la population. Cet article présente les trois principales approches considérées pour modéliser le problème de déploiement, soit la programmation mathématique, la simulation et la théorie des files d'attente, et recense les méthodes développées afin de le résoudre. Il propose également une description des modèles conçus pour le redéploiement des véhicules ambulanciers. Enfin, il discute des règles d'affectation des véhicules aux appels de détresse, puis de différentes avenues de recherche potentielles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.015 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it