Performance analysis of log yards using data envelopment analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Log yards are an important component of the forest value chain. Yet, the performance of log yards, which are a specific case of warehouses, has not been thoroughly studied. The aim of this paper was to investigate log yard efficiency, explore the relationship between efficiency and operational conditions, and identify management practices that lead to best/worst performance. A benchmarking analysis of technical efficiency of 38 log yards in Quebec, Canada, was conducted by means of a Data Envelopment Analysis (DEA) approach. Three input factors (area, equipment, labor), and one output factor (annual volume), were considered in an input-oriented model. Technical efficiency scores were analyzed using a complexity factor that expressed the combined influence of seasonality, shape, and number and sort to be handled. The average technical efficiency of log yards is 61%, and 81%, when assuming constant and variable returns to scale respectively. Inefficient log yards operate under increasing returns to scale and the source of inefficiency is both technical (inefficient transformation of inputs into output) and managerial (inadequate scale of operations). The results suggest possible median reduction in input consumption of 17%, 20%, and 14%, respectively for area, equipment and labor utilization. Log yard technical inefficiency is mainly due to an inadequate utilization of area and moving equipment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle