Special issue on “Transportation and Logistics with Autonomous Technologies”
Notice bibliographique
Résumé
The development of autonomous technologies, such as self-driving cars and unmanned vessels, is progressing at a fast pace. While design and safety concerns have been the focus of debate around these new technologies, recent research is also concerned about their implications in transport operations and logistics. This special issue welcomes articles on transportation and logistics with autonomous technologies, covering a broad range of aspects such as transportation of goods and passengers, distribution networks, material handling, and warehousing. The call is open to autonomous technologies in a broad sense, including fully autonomous and partially autonomous systems. Thus, for example, operations with unmanned vehicles remotely controlled, management of fleets mixing both autonomous and non-autonomous vehicles, and coordination between robots and human workers in warehouses are also relevant. Contributions on both methodology and practice of operations research in connection with transportation and logistics with autonomous technologies are equally welcomed, including analytical methods and models for decision-making problems, and their application. The deadline for submissions is October 31, 2019. Papers will be peer-reviewed according to the editorial policy of the International Transactions in Operational Research (ITOR), published by the International Federation of Operational Research Societies (IFORS). They should be original, unpublished, and not currently under consideration for publication elsewhere. Contributions should be prepared according to the instructions to authors that can be found on the journal homepage. Authors should upload their contributions using the submission site http://mc.manuscriptcentral.com/itor, indicating in their cover letter that the paper is intended for this special issue. Other inquiries should be sent directly to the Guest Editors in charge of this issue: Mario Guajardo (mario.guajardo@nhh.no), Teodor G. Crainic (teodorgabriel.crainic@cirrelt.net), Debjit Roy (debjit@iima.ac.in), Stein W. Wallace (stein.wallace@nhh.no).
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,195 | 0,099 |
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 ».