MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406525991 · doi:10.70961/hlfv5420

Identification des connaissances d\'ingénierie par la méthode Lean pour atténuer le changement climatique : le cas d\'une usine de confection

2024· article· fr· W4406525991 sur OpenAlexaff
RAVOLASON Haja Andrianarivo, RAVALISON François

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering Sciences and Technologies · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Management Systems
Établissements canadiensCentre de Recherche Industrielle du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'industrie textile connaît une croissance exponentielle annuelle.Il est donc difficile de pénétrer dans le secteur supérieur, car les entreprises textiles sont confrontées à des contraintes qu'elles doivent maîtriser pour maintenir leur compétitivité.En effet, leur manque de contrôle sur la bonne gestion de la chaîne d'approvisionnement associé aux retards a créé des pertes totales pour l'entreprise elle-même.A Madagascar, le développement des industries fait partie de notre vision, mais les difficultés d'approvisionnement rencontrées par les entreprises textiles ces dernières années soulignent également l'importance de l'enjeu.L'objectif de cette étude est de synthétiser plusieurs recherches scientifiques portant sur les retards de production attribuables à une gestion inadéquate des problèmes liés à l'approvisionnement et à la production dans l'industrie textile, dans le but de diffuser des connaissances techniques pertinentes sur la lutte contre le changement climatique.La recherche s'appuie sur la méthode Function Analysis System Technique en utilisant les outils Lean 5S et des méthodes mathématiques.Les résultats montrent que le modèle Supply Chain ou S.C intégré se distingue comme le modèle le plus utilisé parmi les articles recherchés, suivi par le modèle S.C Lean, Ce dernier a connu la plus grande évolution, reflétant peut-être l'adaptabilité croissante de cette approche avec l'objectif d'améliorer le contrôle de l'offre dans l'industrie textile afin de minimiser les retards et d'améliorer la productivité afin de contribuer à l'atténuation du changement climatique.À terme, cette recherche pourrait bénéficier aux industries du textile en les préparant à faire face efficacement aux défis du changement climatique à venir.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Engineering Sciences and TechnologiesMême sujetQuality and Management SystemsTravaux en français237 207