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Enregistrement W4386345739

CAS AP-HM. Une démarche de traçabilité pour performer la logistique hospitalière

2023· preprint· fr· W4386345739 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Guillaud, Morgan Huc, François Fulconis, Gilles Paché

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typepreprint
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au-delà de l’éclairage médiatique lié aux récentes crises, la logistique et le Supply Chain Management (SCM ou Management de la Chaîne Logistique) occupent désormais une place stratégique dans les entreprises.Le SCM se définit comme l’ensemble des activités liées au macro-processus industriel de l’entreprise. Il englobe toutes les activités qui participent à la création et à la fabrication des produits commercialisés par l’entreprise : de l’acquisition des matières premières, en passant par la production jusqu’à la distribution au consommateur final, sans oublier les activités de logistique (que sont entre autres le stockage et le transport).Cet ouvrage a pour objectif de présenter des situations réelles (Airbus, AP-HM, Colis Privé, FM Logistic, Thales, Walmart, etc.) pour appréhender les questionnements que se posent les praticiens de la logistique et du SCM. À la fin de chacun des cas, des éléments de correction, d’analyse et de réflexion sont proposés.Cet ouvrage est structuré en 6 parties : (1) Collaboration et relations collaboratives ; (2) Systèmes d’Information, digitalisation et technologie ; (3) Rôles des Prestataires de Services Logistiques ; (4) Gestion des flux, du transport et du stockage ; (5) RSE et Supply Chain durable ; (6) Crise et Covid-19.La préface a été écrite par Yann de Féraudy, Président de France Supply Chain by Aslog. L’ensemble des cas a été rédigé par des enseignants et enseignants-chercheurs de France métropolitaine et ultramarine, mais également de Tunisie et du Canada. Quatre cas ont été co-écrits avec des praticiens.Au-delà des étudiants et enseignants, cet ouvrage, illustré de schémas, tableaux et figures, est également destiné aux personnes travaillant en logistique et Supply Chain Management souhaitant avoir un panorama varié de situations et de stratégies, prendre du recul et de la hauteur sur leur métier et bénéficier de bonnes pratiques.Cet ouvrage a été coordonné par Olivier LAVASTRE et Blandine AGERON, tous deux Professeurs des Universités en sciences de gestion et du management à l’Université Grenoble Alpes.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1470,038

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2023
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