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Enregistrement W7027601065

Développement d'un modèle d'aide à la décision basé sur l'optimisation multicritère, intégrant l'analyse de cycle de vie conséquentielle : application à une entreprise forestière

2017· dissertation· fr· W7027601065 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésRail transportationUtility theoryContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comment les entrepreneurs forestiers peuvent-ils prendre en considération les impacts environnementaux dans leurs décisions d’affaires ? Quelles technologies peuvent réduire les impacts environnementaux tout en rendant l’entreprise plus profitable ? Afin de répondre à ces questions, un outil d’aide à la décision stratégique a été développé. Ce modèle est basé sur l’optimisation multicritère et intègre la minimisation des impacts environnementaux aux objectifs économiques. La considération d’impacts environnementaux et économiques sur l’ensemble du réseau logistique requiert une vision holistique. C’est pour cette raison qu’une approche de cycle de vie est utilisée tout au long de cette thèse. Ainsi, le modèle multicritère est alimenté par des analyses de cycle de vie environnementale et de coûts. L’analyse de cycle de vie (ACV), sous-entendu attributionnelle et environnemental, est une méthode normalisée et reconnue permettant de quantifier les impacts environnementaux d’un produit ou d’un service. La première contribution de cette thèse est de présenter une ACV du portefeuille de produits d’une entreprise forestière. Il s’agit de la première contribution analysant l’ensemble d’un portefeuille de produit d’une organisation. Cette ACV a été réalisée avec la méthode IMPACT 2002+ permettant d’obtenir une quantification des dommages sur la santé humaine, la qualité des écosystèmes, les changements climatiques et la consommation de ressources. Ces quatre impacts sont utilisés comme critères environnementaux du modèle d’optimisation multicritère. La seconde contribution introduit la réalisation d’une analyse de cycle de vie de coût basée sur la comptabilité par activités (ACVC-PA) couvrant l’ensemble des opérations de récolte et de transformation d’une entreprise forestière. À partir des résultats des coûts de chacune des activités, le coût de revient est attribué à chacun des produits du portefeuille. Dans la discussion est présentée une analyse de l’état d’avancement des principaux produits sur les marchés nord-américains. La méthodologie de l’ACVC-PA a été choisie, car elle permet de faire des liens avec les résultats de l’analyse environnementale. Le modèle d’aide à la décision intégrant les critères environnementaux est présenté dans la troisième contribution. Les résultats des deux analyses précédentes sont incorporés dans un modèle d'optimisation multicritère, auquel sont ajoutés les effets de substitutions, grâce à une approche conséquentielle de l’ACV. Dans le cas des produits du bois, les effets de substitutions ont des impacts positifs, au moins sur les changements climatiques, puisque les matériaux de construction courants (acier ou béton) et les combustibles fossiles ont une intensité carbonique supérieure. Ce modèle propose des solutions optimales d’un point de vue environnemental et économique, ainsi que les compromis entre ces critères, quant aux flux de matières et l'acquisition de nouvelles technologies. Une représentation graphique des réseaux proposés accompagne le calcul des bénéfices nets annuels anticipés et des émissions nettes de gaz à effet de serre de chacune des solutions. La démonstration du modèle d’aide à la décision repose sur l’étude de cas d’une entreprise forestière. Le modèle mathématique est en programmation linéaire en nombres entiers, qui est résolue par la méthode exacte et l’approche a posteriori. Ce qui permet de générer 150 solutions, en faisant varier les pondérations entre 0 et 1 pour chaque critère. Plusieurs technologies prospectives sont intégrées dans ce modèle tout en respectant les contraintes d’approvisionnements, de recette et de capacité spécifique au contexte de l’entreprise forestière à l’étude. Une dernière contribution porte sur le transport des produits du bois. L’acheminement des systèmes de construction préfabriquée directement sur les chantiers de construction présente plusieurs avantages, mais est une source d’émissions de gaz à effet de serre. CarbonRoadMap est un modèle d’aide à la décision multicritère et multimodal offrant des alternatives au transport en camion. L’entreprise forestière peut ainsi proposer des parcours en fonction des priorités de ses clients, qui peuvent être le délai, le coût ou les émissions de gaz à effet de serre. L’ensemble de cette thèse démontre que l’intégration des critères environnementaux dans les outils d’aide à la décision permet d’élargir la vision des décideurs. De plus, dans les deux études modèles, propres à l’entreprise forestière, les solutions réduisant les impacts environnementaux sont majoritairement des sources de profit supplémentaire simultanément.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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