Contribution des TIC à la durabilité des organisations logistiques et de transport
Notice bibliographique
Résumé
La récente révision du livre Blanc des transports en 2006 prône comme option de transport durable la co-modalité, autrement dit « le recours efficace à différents modes de transport isolément ou en combinaison » (CCE, 2006). La maîtrise de l’information, rendue possible grâce à de nouveaux systèmes de gestion, est au cœur du développement de la co-modalité. C’est en tout cas le pari du fret intelligent, qui soutient l’application aux infrastructures et aux matériels des nouvelles technologies. De fait, l’offre de services logistiques et de transport a évolué, et intègre de plus en plus d’opérations de nature « informationnelle ». Toutefois, leur mobilisation par les firmes dans le cadre de leurs stratégies logistiques dépend d’autres facteurs, parmi lesquels : (1) les contraintes tenant à l’optimisation micro-économique en termes de coûts et de temps pour la firme ; (2) les contraintes imposées au niveau méso-économique par les relations avec les autres acteurs du système productif (et notamment les clients). C’est pourquoi il existe une diversité de stratégies logistiques et de transport, qui vont appeler des besoins de services différents. De même, les choix en faveur de la durabilité pourront être très différents et mobiliser des leviers spécifiques. Dès lors, l’influence des systèmes de transport intelligents sera très variable.
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 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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».