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Enregistrement W4380189073 · doi:10.1504/ijmor.2023.131383

The hybrid DHP method for evaluation, ranking and selection of green suppliers in the supply chain

2023· article· en· W4380189073 sur OpenAlex
Elham Shadkam, Reza Yazdani, Mirpouya Mirmozaffari, Fatemeh Adineh

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mathematics in Operational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Data envelopment analysisSelection (genetic algorithm)Supply chainComputer scienceProcess (computing)Order (exchange)Operations researchSupplier evaluationSupply chain managementMathematical optimizationBusinessMachine learningMathematicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a hybrid method called the DHP method, which is a combination of data envelopment analysis and hierarchical analysis process methods. Evaluation, ranking, and selection of green suppliers in the supply chain are important to reduce costs and increase profits, efficiency, and performance of the supply chain. The purpose of this paper is to evaluate and select the best green suppliers of wind turbine equipment using the proposed DHP approach. In fact, it deals with the process of hierarchical analysis of supplier performance and uses a cross-performance matrix instead of a weight matrix. Finally, in order to validate the proposed DHP method, a similar method is used to solve the problem of green supplier selection, and the results show the superiority of the proposed method in supplier selection. The most important advantage of the proposed approach is the simultaneous consideration of suppliers' performance and their evaluation according to the existing criteria.

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.

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)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,317 · 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