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Enregistrement W2883199027 · doi:10.3390/resources7030042

Agent-Based Model for End-of-Life Product Flow Analysis

2018· article· en· W2883199027 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueResources · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)Computer scienceResource (disambiguation)Supply chainOperations researchDecision modelFlow (mathematics)Modular designAgent-based modelValue (mathematics)BusinessMarketingEngineeringArtificial intelligenceMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an agent-based simulation model for end-of-life product flow analysis in recuperation and recycling supply networks that focuses on individual consumer behaviors. The simulation model is applied to a deposit-return program on wine bottles that could be developed in the province of Quebec. Canadian data was used to calibrate and validate the model. A series of experiments was then conducted with three artificial populations to analyse how they would react to several implementation scenarios of this end-of-life product flow strategy. The results suggest that the distance to the nearest depot is an important decision factor, but less predominant than the ownership of a private vehicle and the deposit value. The results also indicate that the use of agent-based modeling combined with the theory of planned behavior (TPB) can produce modular behavior models, that are intuitive and simple, to better understand consumer-behavior-driven supply chains. Such models can be used to give insights to decision-makers and policy-makers about the potential performance of end-of-life product flows strategies and further facilitate efficient resource management.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,222 · 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