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Enregistrement W7018948296

Étude économique sur le transport par train routier au Québec

2021· other· fr· W7018948296 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh speed trainRail transportationRail freight transportAgrégation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transport par train routier est de plus en plus présent sur les autoroutes canadiennes. Cette option de camionnage permet de transporter une plus grande charge de marchandises à l’aide d’un seul tracteur. Des multinationales utilisent ce type de transport pour leurs opérations quotidiennes et la popularité de cette stratégie est en croissance. De plus, la législation concernant le train routier se simplifie depuis quelques années. La majorité des recherches actuelles portent sur la mécanique du train routier, mais peu d’études sur la rentabilité de ces opérations sont disponibles dans la littérature scientifique. Ce présent mémoire propose une étude économique du train routier. En partenariat avec une entreprise québécoise implantée depuis 20 ans, l’étude économique vise à comparer les opérations en train routier à celle du camionnage régulier avec des remorques de cinquante-trois pieds. L’entreprise souhaite identifier les différences de coûts entre les deux types d’opérations afin d’implanter une stratégie d’affaires à long terme et durable. À l’aide de données réelles et d’observations de flux de marchandises, l’étude économique est basée sur différents scénarios vécus par l’entreprise. De plus, la sensibilité des différents paramètres est étudiée afin de mieux comprendre le comportement des coûts de l’entreprise. Les résultats ont démontré que le train routier permet dans certains cas une économie à la fois monétaire et temporelle pour l’entreprise. En analysant les demandes de transports et en calculant les coûts associés au camionnage traditionnel ainsi qu’au train routier, l’entreprise peut réduire ses frais opérationnels en choisissant le type de transport le plus rentable selon sa situation.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
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