MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3029937235 · doi:10.1109/wsc48552.2020.9384003

A Simulation Model for Short and Long Term Humanitarian Supply Chain Operations Management

2020· article· en· W3029937235 sur OpenAlexaff
Marilène Cherkesly, Yasmina Maïzi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFacility Location and Emergency Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentSupply chainHumanitarian LogisticsSupply chain managementSupply chain networkNetwork planning and designProcess managementRisk analysis (engineering)Computer scienceSupply chain risk managementEmergency managementBusinessOperations managementOperations researchEngineeringService managementEconomicsEconomic growthMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, the design of supply chains for humanitarian operations has been developed distinctly for the different disaster management phases, with little attention to the relief to development continuum. For the immediate response phase, this design has an emphasis on speed, whereas for the reconstruction phase, it has an emphasis on cost reduction. In this paper, we develop a sustainable humanitarian supply chain network for the relief-to-development continuum. Hence, this network ensures an effective and smooth transition from response to reconstruction operations. We develop three network structures that integrate the lean and agile principles to different extents. To determine the best characteristics of such a sustainable supply chain, we use discrete event simulation modeling. We validate and compare each network structure through several scenarios fed by data sets available from the United Nations World Food Programme for operations conducted in the Republic of Congo.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,206 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFacility Location and Emergency ManagementTravaux en français237 207