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Enregistrement W4390977638 · doi:10.26650/jtl.2023.1317958

G20 Ülkelerinin COVID-19 Öncesi ve COVID-19 Dönemi Lojistik Performanslarının Kıyaslanması: MEREC ve CODAS Entegre Yaklaşımı

2024· article· tr· W4390977638 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Transportation and Logistics · 2024
Typearticle
Languetr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBelt and Road Initiative
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMedicineVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Logistics is a sector contributing substantially to the economic and social development of a country. Countries benefit from the logistics performance index (LPI) published periodically by the World Bank to evaluate their logistics performance, identify weaknesses, and develop accordingly. The following six essential criteria are used to assess the countries’ logistics performance: customs, infrastructure, international shipments, logistics quality and competence, monitoring and tracking, and timeliness. Thus, this study aimed to evaluate the logistics performance of G20 countries before and during the coronavirus disease 2019 (COVID19) period. For this purpose, an integrated model based on the method based on the removal effects of criteria (MEREC) and the combinative distance-based assessment (CODAS), which are multi-criteria decision-making methods, was exploited. First, criterion weights were determined using the MEREC method. Second, the logistics performances of G20 countries were analyzed and compared using the CODAS method with respect to data from both before and during COVID-19 pandemic. The analysis results identified monitoring and tracing, customs clearance, international shipments, infrastructure, logistics quality, and adequacy and timing as the criteria weights during the pre-pandemic period and monitoring and tracing, international shipments, logistics quality and competence, customs, infrastructure, and timeliness during the pandemic period. Based on the CODAS method, the top five countries in the pre-pandemic period in the logistics performance ranking of the G20 countries were Germany, Japan, the UK, the United States of America, and France, respectively, and the top five countries in the ranking during the pandemic period were Germany, Canada, Japan, Spain, and France, respectively. In addition, to test the reliability and robustness of the model exploited, sensitivity and comparison analyses were performed. The results revealed that the pandemic affected the logistics performance of many countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,217 · 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