Modelo de aproximación lineal para la medición de resiliencia en cadenas de suministro
Notice bibliographique
Résumé
La identificacin del nivel de resiliencia de un sistema es fundamental para la toma de decisiones en la prevencin y planeacin de estrategias de recuperacin ante fallas que lo puedan afectar. Este artculo busca disear una mtrica de aproximacin lineal para la medicin de resiliencia en cadenas de suministro ante eventos disruptivos inesperados. Las mtricas tradicionales de resiliencia simplifican el comportamiento de un sistema despus de la ocurrencia de una falla, dificultando que las mediciones se puedan realizar en escenarios de fallas de mayor complejidad. Una mtrica general de resiliencia es desarrollada y validada en un caso simulado de una cadena de suministro de dos eslabones con interrupciones en el proceso de transporte. Los resultados confirman que las mtricas de resiliencia tradicionales sobreestiman los niveles de resiliencia del sistema, debido a la inhabilidad de modelar diferentes escenarios de eventos disruptivos. Los resultados del caso simulado sugieren que la nueva mtrica mejora la estimacin de resiliencia en comparacin con las mtricas lineales previas y, adicionalmente provee la flexibilidad necesaria para ser utilizada en otros tipos de sistema diferentes a cadenas de suministro.
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 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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».