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Enregistrement W4200634922 · doi:10.4337/9781800370173.00019

Operations research for planning and managing city logistics systems

2023· book-chapter· en· W4200634922 sur OpenAlexafffund
Teodor Gabriel Crainic, Jesús González-Feliu, Nicoletta Ricciardi, Frédéric Semet, Tom Van Woensel

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre interuniversitaire de recherche sur les reseaux d'entreprise, la logistique et le transportUniversité de Montréal
Mots-clésBusinessHumanitarian LogisticsCity logisticsTraffic managementIntegrated logistics supportProcess managementSupply chainIntegrated business planningOperations managementOperations researchTransport engineeringEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

City Logistics defines an integrated logistics system, based on stakeholders' cooperation, resource sharing, consolidation, synchronization of operations, multi- and intermodal transport, and the separation of commercial transactions generating demand for goods movements from the planning and execution of the supply activities addressing this demand. Operations Research provides the methodology to design and deploy the advanced planning and management decision-support tools needed to account for the complexity of City Logistics systems and to reach their goals of service, economic, and environmental efficiency, the latter being particularly important in view of the growing climate-change crisis and the immense and accelerating impact of transportation on climate change. We recall the systemic view of City Logistics and its paradigm-changing role for urban freight transportation and logistics. We then review the main Operations Research methods addressing the City Logistics supply-planning issues at strategic, tactical-operational, and dynamic-management levels.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,087 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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