MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2537456774 · doi:10.1109/prttc.1995.518067

A strategic approach for dispatch

2002· article· en· W2537456774 sur OpenAlexaff
C.M.G. Anchieta, Julie Martin, Mathieu Trudel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexHaulageEconomic dispatchOrder (exchange)Context (archaeology)TRIPS architectureProductivityTruckService (business)Industrial organizationBusinessComputer scienceOperations researchEconomicsFinanceEngineeringMarketingElectric power system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase of the average transport distances and number of trips, the decrease of equipment productivity and the specialisation of services and vehicles are the most important repercussions of the current economic context on the goods transport industry. Dispatch is highly affected by those constraints in so far as it realizes the "goods-drivers-trucks-trips" allocation. The dispatch strategy has direct repercussions on the profitability of the company. In fact, if the dispatch strategy is supply-oriented and aimed to increase equipment productivity, the company will be limited by its own capacities and resources. On the other hand, if the strategy is demand-oriented with regard to satisfy the maximum of it, the company must strive to find resources in order to satisfy its immediate needs. Therefore, which strategy would be the best with regard to the new economic context? The authors present a strategic approach for dispatch as one which can contribute significant competitive advantages to goods haulage companies. They also propose dispatch strategies which can be implemented by these companies in order to better manage operating costs and service differentiation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,152 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetQuality and Supply ManagementTravaux en français237 207