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Enregistrement W2155717459 · doi:10.6000/1929-6002.2012.01.01.5

Final Review of the Application of the SCOR Model: Supply Chain for Biodiesel Castor – Colombia Case

2012· article· en· W2155717459 sur OpenAlexvenueno aff
Fernando Salazar, Martha Caro

Notice bibliographique

RevueJournal of Technology Innovations in Renewable Energy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainSupply chain managementProcess managementProcess (computing)Product (mathematics)Service managementStrengths and weaknessesBusinessValue chainRisk analysis (engineering)Operations managementSystems engineeringComputer scienceEngineeringMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the final analysis on the process of characterizing the supply chain for Biodiesel Castor, made with the application of the SCC, SCOR Model, showing the strengths and weaknesses in the design of a strategic plan and logistics, as an important aspect in the search for alternatives, where tools such as SCOR and other applications or methodologies to characterize supply chains, may provide support for effective decision making, which somehow guarantees progress and development of production systems. This application, as a methodological tool, led to the identification of the different variables and operations that make up the supply chain processes such as obtaining Biodiesel from Castor, which determined what are the KPI´s of this chain, a determining factor for the validation of logistics Biodiesel process operations in order to strengthen and identify disconnects. In an increasingly globalized world, where the strength and competitiveness are defined by the effective management of the supply chain that enables better delivery of customer service and value chain through the management of information flows, product and financial flows, such management potentiates the compete successfully in today's markets, for the result produced by the combination of the objectives of supply chain and implementing best practice methodologies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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