A review of inventory lot sizing review papers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to give a comprehensive review, summary, and discussion on inventory models that have appeared in the literature. During these past ten decades, no seminal paper reviewing the field of inventory lot sizing has even been published. This limitation has been identified in the literature by several researchers over the years, with the sheer volume of the number of published inventory lot sizing models acting as a factor which has limited a research endeavor to review the literature on inventory lot sizing models. Design/methodology/approach – This article reviews research on inventory lot size models and provides a review of previously published literature review papers on inventory models. Based on this initial review, the literature extending current research practices on inventory modeling in supply chains and in sustainable practices is presented. Directions for expanding research in these two areas are examined in light of concerns expressed in the historical use of inventory models and in light of a new inventory research paradigm. Findings – In our paper, we have adopted a novel strategy to overcome this limitation by focusing our review on a review of inventory lot sizing review papers. Originality/value – By adopting the methodology of reviewing published inventory review papers, we can contribute a comprehensive review of the inventory lot sizing literature that serves to provide in one paper a consolidation of inventory research that can serve as a single source to keep researchers up to date with the research developments in inventory lot sizing models. We also identify gaps in the field which could stimulate new research agendas in the areas of supply chain management and sustainable inventory practices.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».