LES STRUCTURES DE GOUVERNANCES DE LA CHAINE TRANSACTIONNELLE DU TRANSPORT FLUVIAL DE CONTENEURS SUR LE RHONE
Notice bibliographique
Résumé
The modal share of container barging in French maritime ports (9% of TEU in Le Havre and 5% in Marseille in 2007) is significantly lower than elsewhere (32% in Rotterdam and 33% in Antwerp). Some reports and studies explain the viscosity of container barging flows as a result of several factors, generally concentrated around the seaport community. In continuation of previous seminal works, this paper adopts a neo-institutional approach (Williamson, 1985; 1996) of container barging to understand how the factors generating this viscosity are managed in the Rhône-Saône river basin. Section 1 describes the characteristics of the transaction of container barge transport. Section 2 deals with observed governance structures (Logirhône and RSC) of this transaction chain in the Rhône-Saône river basin and shows how vertical integration helps to control it. . Section 3 is devoted to the transaction' attributes (asset specificity, frequency, uncertainty) of this chain. It confirms Williamson (1996) remediableness criterion, i.e. that the observed governance structure of a given transaction is presumed efficient and aligned to its attributes. Finally, it shows that the development of container barge transport on the Rhône-Saône basin in France is not impeded by its degree of integration.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».