Rescue of the Material Recycler: A Case Study on the ‘End-of-Life Tyres’
Notice bibliographique
Résumé
Tinna Rubber and Infrastructure Limited (TRIL) is India’s largest integrated material recycler of end-of-life tyres (ELT). It imported 70% scrap to feedstock in its manufacturing plants. The nationwide lockdown declared on 24 March 2020 posed severe initial restrictions on the movement of non-essential cargo. It affected TRIL’s 265 containers lodged at different ports in the country, thus escalating their demurrage/detention charges and storage costs. This case concerns supply chain problems faced by Shanti Swarup, TRIL Head–Procurement, owing to COVID-19 disruption. The situation was severe enough to wipe out TRIL’s annual cash profit and put its factories at risk of running out of feedstock. Scrap importers, like TRIL, were in a deadlock with shipping lines and freight stations to waive any imposed charges or avail of any monetary relief despite regular guidelines issued by the Indian government. However, Swarup’s existing and effective ‘supply chain resilience’ strategies had already made TRIL win half the battle by adopting a different approach to the deadlock problem, which relieved the situation. The case study also highlights typical risks and challenges faced by the Indian ELT recycling industry.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».