لطفا منتظر بمانید ...
0% Complete
صفحه اصلی
/
هشتمین كنفرانس بين المللی مهندسی صنايع و سيستم ها
The Efficiency Assessment of Countries in Dealing with COVID-19 Based on Nutrition Using Data Envelopment Analysis Approach: The Case of Healthiest Countries
نویسندگان :
Parisa Khodabakhshi
1
Mohamadreza Moharami
2
Mahdieh Azhir
3
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
2- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
3- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
کلمات کلیدی :
COVID-19،Data Envelopment Analysis (DEA)،Nutrition،Healthiest Countries
چکیده :
The COVID-19 disease has caused serious damage to people's health and the economy of countries. In different countries, food consumption patterns are different and people's diet can affect the process of getting and improving diseases such as COVID-19. In addition, appropriate systemic changes in food consumption patterns can increase this effect. Therefore, it is necessary to evaluate the relationship between the diet of different countries and coronavirus disease. Among the various evaluation methods, Data Envelopment Analysis (DEA) is a non-parametric performance evaluation method that allows comparison of several systems based on the efficiency score. By using this method, the efficiency of different countries in the fight against coronavirus can be evaluated based on their nutritional status. In this study, technical efficiency with two input-oriented CRS and VRS models, and scale efficiency was measured for the top 20 healthiest countries in the world. The results show that Luxembourg and Austria had CRS, VRS and scale efficiency, and 10 other countries had only VRS efficiency. For each inefficient country, model countries were identified, and the rate of changes in inputs and outputs was determined. Among the VRS efficient countries, Luxembourg, Finland and Ireland were peered the most for the inefficient countries with 7, 4 and 4 times, respectively.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
بهینهسازی استوار زنجیره تأمین خدمات لجستیک بندری در شرایط عدم قطعیت تقاضا و عدم قطعیت تأخیر
علیرضا عیدی - لیلا محمدی
Privacy-Preserving Joint Forecasting of Residential Load and Photovoltaic Generation via Federated Multi-Task Learning
Seyed Amirreza Salehi Amiri - Majid Rafiee
A Hybrid Prediction Model Based on Machine Learning and Random Walk Stochastic Processes in the Cryptocurrency market
Sana Aghajan navesi - Omid Hasanpour jesri - Ezatollah Abbasian
بررسی مدلهای یادگیری ماشین در پیشبینی روند ارزهای دیجیتال
پژمان پیکانی - دانیال صبور
Transparency in Distribution Network Design:A Two-Echelon Multi-Commodity Location Problem
Alireza Nazari - Nasim Nahavandi
قیمتگذاری پویای کالاهای فاسدشدنی با یادگیری تقویتی عمیق: سنجش ارزش اطلاعات ترکیب سنی موجودی
نجمه مرزوقی - مرتضی کاظمی
بهبود کیفیت خدمات حمل و نقل آخرین مایل در تجارت الکترونیک با استفاده از مسیریابی مبتنی بر خوشه بندی : مطالعه موردی
پانته آ سبکتکین - فاطمه صنعتی اردستانی - مرتضی باقری
پیش بینی میزان خسارت مدل شوک حدی با رویکرد مدل های سری های زمانی
الهام زکریائی کرمانی - عبدالله آقائی - حمید شهریاری
Time Series Forecasting of Active Customers Using Sequence Models: A Comparative Evaluation
Alireza Dehghan - Moslem Habibi
طراحی زنجیرهتامین و ارائه مدل ریاضی برای هیدروژن با درنظر گرفتن فناوریهای تولید و محصولات جانبی
اوستا باور - محمدمهدی پایدار - مصطفی حاجی آقائی کشتلی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت همایش ها و جشنواره ها - نگارش 44.12.3