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Enregistrement W4389127871 · doi:10.5151/2594-357x-15726

PLANEJAMENTO DA EXPANSÃO EM INFRAESTRUTURA PORTUÁRIA E FERROVIÁRIA EM MINAS DA ARCELORMITTAL NO CANADÁ VIA SIMULAÇÃO DINÂMICA COMPUTACIONAL

2009· article· pt· W4389127871 sur OpenAlexaff
Jeffrey T. McGinty, Carlos Chaves, Pietro Navarra

Notice bibliographique

RevueABM Proceedings · 2009
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensArcelorMittal (Canada)Hatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimulaHumanitiesArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PDF | Um modelo de simulação dinâmica foi desenvolvido com o propósito de determinar o investimento e mudanças de operacionais necessárias em portos e ferrovias para suportar aumentos de produção de minério de ferro. O modelo considerou a logística inerente ao manuseio, armazenagem e transporte de minério de ferro, pelotas e várias outras matérias primas. O modelo de simulação dinâmica de eventos discretos, baseado em Arena, foi validado sob um período histórico no ano. A validação estabeleceu (1) confiança que o modelo replica apropriadamente a operação real e (2) uma base a partir da qual comparam-se cenários futuros. O modelo foi então usado para conduzir analises hipotéticas para retirada de gargalos de operação, comparar alternativas e otimizar o plano de expansão geral em termos de capacidade de logística, efetividade de investimento de capital, eficiência operacional, tempo de investimentos e mudanças operacionais. A simulação permitiu que fossem determinados os requisitos para inventários, “layouts”, serviços ferroviários, capacidades de pilhas e silos, número de “shiploaders”, taxas de carregamento, número de berços e números de basculadores para cada fase de expansão. A natureza dinâmica da simulação permitiu análise realística de cenários futuros.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2009
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Résumé présentoui

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