MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6901558352 · doi:10.60662/sncy-gv55

Analyse de stratégies de triage en forêt pour une chaine de valeur forestière efficiente

2023· article· fr· W6901558352 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageContext (archaeology)Data collectionLimiting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'industrie forestière canadienne joue un rôle majeur dans l'économie du pays et les forêts canadiennes représentent une source importante de bois à l'échelle mondiale. Dans ce contexte, le triage et le transport du bois revêtent une grande importance pour assurer le bon fonctionnement de la chaîne de valeur forestière. Ce projet de recherche vise à explorer différentes stratégies de triage dans les secteurs forestiers, dans le but de mieux coordonner l'approvisionnement en bois avec les besoins spécifiques des usines de transformation. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un modèle d'optimisation basé sur la programmation mathématique, en plus d'un outil de traitement de données permettant de traiter les données reçues de notre partenaire industriel et de former des fichiers de données pour alimenter notre modèle d'optimisation. Ce modèle permet d'évaluer la rentabilité des différentes stratégies de triage pour fournir par la suite la meilleurs distribution des méthodes de triage dans les zones de récolte forestière. Des expérimentations ont été menées en prenant en compte différents paramètres comme le nombre et le type de piles de bois formées en forêt. Notre étude a permis de mettre sur pied un modèle d'aide à la prise de décision qui facilite le choix des méthodes de triage à utiliser en forêt. Ce modèle prend en compte plusieurs facteurs, dont les types de piles pouvant être formées en forêt, la demande des usines, les distances de transport forêt-usines et les distances inter-usines. Cette recherche constitue donc une contribution intéressante dans le domaine de l'optimisation du triage et du transport du bois, en fournissant une méthodologie solide, un outil de traitement de données et un modèle d'optimisation précis.

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)0,006
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFire effects on ecosystems→Travaux en français237 207→