Implementing Off-peak Deliveries in the Greater Toronto Area: Costs, Benefits, Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nestle Canada currently uses 32 routes that serve over 4,500 customers in the Greater Toronto Area (GTA). This study aims to quantify Nestlé's costs and benefits of modifying their ice cream supply chain to incorporate night-time deliveries, while providing a framework for the regulatory, conceptual, and inertial obstacles to implementation. Employing Nestlé's customer data set, we created routing software to determine the proportion of customers who must be willing to accept deliveries outside of normal working hours so that the change would be financially feasible. Based upon a literature review we found that, before proceeding, the following qualitative factors should be considered: safety, sustainability, regulatory concerns, truck noise, traffic, and congestion. Reduction of 3–10 percent in the number of routes may result from switching a suitable proportion of deliveries to night-time, achieving the minimum fleet size when 50–60 percent of locations are served on night routes. The operation of both night-time and daytime deliveries would enable an increase in truck utilization, thus decreasing the number of vehicles required. Recommendations for success of night-time deliveries include preparation of a safety plan, procurement of plate trucks, noise-abatement techniques, and the development of a noise-monitoring program.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle