Addressing climate change impacts on food supply chain operations: An integrated framework for sustainable optimization
Notice bibliographique
Résumé
Climate change exerts significant and multifaceted impacts on food supply chains, disrupting operations from production to consumption. This study investigates how climate-related vulnerabilities such as extreme weather events and climatic variability affect the efficiency, cost structure, and overall resilience of food supply chains, with a particular emphasis on disruptions that pose risks to the stability of food supply under uncertain climate conditions. These dimensions remain insufficiently explored in the current literature. To address this gap, a novel multi-objective optimization model is developed, incorporating Climate Vulnerability Indices (CVI) into the strategic planning of food supply chain networks. The model is formulated and solved using GAMS with the CPLEX solver, drawing on parameters derived from prior research in sustainable supply chain management. Results illustrate that integrating the CVI into supply chain decision-making enhances the model's ability to account for climate-related risks, enabling more informed trade-offs among economic, environmental, and social objectives. Moreover, through its adaptive structure, the model promotes the long-term sustainability of food supply chains and supports continuity under climate-induced operational challenges. This study offers an innovative, resilience-focused modeling framework that supports sustainable and adaptive supply chain configurations. The findings underscore the critical need for climate-aware optimization approaches to enhance the resilience and sustainability of food systems amid escalating climate risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».