MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6992763895

Modèle d'analyse de remplacement des équipements de production : cas des engins forestiers

2018· other· fr· W6992763895 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic analysisEconomic feasibilityCost analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans l’est du Canada, les engins forestiers sont fortement sollicités dans des conditions météorologiques et géographiques extrêmes. Une telle utilisation engendre une usure rapide. Lors de bris, des pièces sont remplacées et, inévitablement, l’ensemble de la machine doit être renouvelé pour assurer une continuité des opérations de l’entreprise. Dans un tel contexte, il est difficile d’établir avec précision à quel moment il est plus judicieux de remplacer la machine plutôt que de la réparer. Une mauvaise décision peut avoir des conséquences financières sérieuses pour une entreprise, habituellement dirigée par un entrepreneur forestier. Des études ont établi que la plupart des entrepreneurs forestiers disposent d’outils peu sophistiqués pour déterminer le moment de remplacement de la machinerie et dans la plupart des cas, ils utilisent seulement leur expérience personnelle.Les travaux entrepris visent à combler cette lacune. Dans un premier temps, on compare les caractéristiques des modèles de décision de remplacement trouvés dans la littérature avec les pratiques de gestion des entrepreneurs forestiers telles que rapportées par les sondages du PREfoRT. Ensuite, un modèle de remplacement adapté au contexte de l’entrepreneur forestier dans l’est du Canada est développé et finalement testé avec des données fournies par un groupe d’experts. Le modèle développé utilise des périodes d’analyse mensuelles, un fonds de roulement, l’utilisation variable décroissante et un taux de rendement minimum acceptable diffèrent du taux d’emprunt, permettant ainsi l’analyse de différentes options de financement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorpus Université Laval (Université Laval)Même sujetGeomagnetism and Paleomagnetism StudiesTravaux en français237 207