Renforcer l’orientation durable de la chaîne logistique : cas de l’industrie forestière
Notice bibliographique
Résumé
Le déploiement d’un écolabel est un moyen incontournable pour promouvoir les principes du développement durable dans les chaînes logistiques dites « durables ». Ainsi, l’émergence des écolabels suscite un intérêt grandissant dans le monde académique et industriel, Pour mieux concevoir et gérer une chaîne logistique durable. Une démarche de labellisation peut garantir la transparence et la crédibilité d’un groupe d’entreprises, liées par une charte du développement durable vis-à-vis de leurs clients. La mise en place d’un écolabel nécessite une méthodologie de mise en œuvre rigoureuse. L’objectif de notre article est donc de proposer une démarche de labellisation dans le contexte de l’industrie forestière au Québec, de façon à mettre en valeur la dimension écologique du bois tout en fournissant un moyen pour mieux réunir tous les acteurs autour d’un enjeu majeur. Dans cette optique, la présente recherche, épaulée par une exploration terrain, a permis de faire ressortir un ensemble de facteurs et un plan d’action opérationnel afin d’amener les entreprises forestiéres québécoises à s’orienter vers la mise en place d’une labellisation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».