Methodology Focused on Identifying Variables Necessary to Develop Logistics Clusters
Notice bibliographique
Résumé
Several scholars have addressed the locational factors necessary for the best installation of industries or services; among them, one finds the costs with transportation of products and raw materials, labor-related costs, benefits deriving from the agglomeration of companies, as well as place-environment associations. Some agglomeration types stand out in this context, each one of them has its specific features, although they share the same goal. The agglomeration of companies is an increasingly frequent trend observed in production centers. Companies belonging to the same production chain remain close to each other in order to reduce costs with product transportation, storage and distribution processes. Consequently, they get to optimize their processes and increase their profits. The proximity between companies belonging to the same branch increases competitiveness between them. In addition, there is significant presence of skilled labor in these regions, a fact that favors logistics operations such as the transportation of inputs needed to enable companies’ production, and cost reduction. Thus, the aim of the present research is to create a methodology capable of identifying the variables necessary to develop a logistics cluster based on concepts such as productive economic agglomerations, by taking into consideration aspects addressed in a survey conducted with key cluster policy-development actors. Moreover, Interpretive Structural Modelling (ISM) was used to create an ontology to help better understanding the association among all variables necessary to structure logistics clusters.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».