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Enregistrement W2613203789 · doi:10.15802/stp2017/99952

CREATION OF EXPORT-ORIENTED NETWORK OF GRAIN ELEVATORS IN UKRAINE

2017· article· en· W2613203789 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScience and Transport Progress · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport and Logistics Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRouting (electronic design automation)ElevatorUkrainianOriginalityOperations researchGenetic algorithmComputer scienceMathematical optimizationBusinessTransport engineeringEngineeringMathematicsStructural engineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. The scientific paper highlights improving the efficiency of export rail transportation of grain cargoes in Ukraine by introducing shipper routing and concentration of loading at the terminal grain elevators. Methodology. According to the experience of the USA and Canada, one of the most effective ways to reduce costs in the grain to-port supply chain is a shipper routing of the rail traffic. Shipper routing for transportation of grain cargoes involves the concentration of their loading on the multiple junctions. The junctions are proposed to be selected with the use of cluster analysis methods. For the formation of the grain loading concentration areas the authors used methods of set theory and multi-criteria optimization. Findings. Based on agglomerative cluster analysis algorithm, the junctions on a network of Ukrainian railways are selected and the areas of possible concentration of grain loading are formed. DSU-algorithm allowed distinguishing the overlapping and non-overlapping areas of concentration. The problem of selecting non-overlapping areas of the grain loading concentration is formalized as the problem of multiobjective integer programming with boolean variables. The solution of this problem by a modified simplex algorithm allows selecting on the railway network of Ukraine 24 districts of possible grain loading concentration, which cover 70 stations and at minimal additional cost provide routing of about 7.5 million tons of grain per year. Originality. The originality of the work lies in the fact that the authors developed the mathematical procedure for selection of junctions and concentration areas of grain loading at the Ukrainian railway network, taking into account the economic efficiency of the process. Practicalvalue. Application of the developed method of grain loading concentration for the formation of unit trains will significantly reduce the logistics costs in the supply chain of grain to Ukrainian ports for export and, consequently, increase its competitiveness in foreign markets.

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.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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