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Enregistrement W4413795156 · doi:10.3934/jimo.2025132

Sustainable inventory models with reduction on environmental emission and ordering costs under the discount policy of prepayment

2025· article· en· W4413795156 sur OpenAlexaff
Jui‐Jung Liao, H. M. Srivastava, Shy‐Der Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial and Management Optimization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrepayment of loanReduction (mathematics)Environmental policyComputable general equilibriumEconomicsEnvironmental economicsNatural resource economicsFinanceMicroeconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article integrates sustainability principles into a two-echelon supply chain comprising a single-vendor and single-buyer (SV-SB), balancing economic performance and environmental responsibility, as supply chain activities are major sources of environmental emissions. Following that, businesses are compelled to implement additional strategies that simultaneously lower operational costs and minimize environmental emissions. In line with this, the article considers a sustainable economic order quantity (SEOQ) inventory model within a carbon allowance policy. It will investigate the impact of strategic investments designed to reduce ordering and environmental emissions costs. On the other hand, this article considers a vendor who offers price discounts based on the number of advance payment installments. The highest discount is granted with full prepayment in a single installment, whereas partial prepayment yields a lower discount rate, which depends on the number of advance installments. The aim is to determine the optimal replenishment cycle, ordering cost, and environmental emission cost with closed-form solutions under various prepayment discount policies. A solution algorithm is developed to offer guidance for logistics managers on making informed decisions within a sustainable inventory framework. Finally, to demonstrate the model's effectiveness and managerial insights, numerical examples and sensitivity analyses are conducted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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