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Enregistrement W7062018830

Smart Delivery Mobile Lockers: Design, Models and Analytics

2024· dissertation· en· W7062018830 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityAnalyticsIncentiveSmart cityKey (lock)Early adopterGreenhouse gasEmpirical research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This doctoral thesis represents pioneering research in integrating Smart Mobile Lockers with City Buses (SML-CBs) for e-commerce last-mile delivery, a novel concept rooted in the sharing economy. It explores the innovative use of underutilized urban bus capacities for parcel transportation while incorporating smart parcel lockers to facilitate self-pick-up by customers. Comprising six chapters, the thesis delineates its background, motivations, contributions, and organization in Chapter 1. Chapter 2 presents a comprehensive review of the recent literature on last-mile freight deliveries, including a bibliometric analysis, identifying gaps and opportunities for SML-CBs intervention. In Chapter 3, using survey data, we conduct empirical analytics to study Canadian consumers’ attitudes towards adopting SML-CBs, focusing on deterrents such as excessive walking distances to pick-up locations and incentives led by environmental concerns. This chapter also pinpoints demographic segments likely to be early adopters of this innovative delivery system. To address the concerns over walking distances identified in Chapter 3, Chapter 4 presents a prescriptive model and algorithms aimed at minimizing customer walking distance to self-pick-up points, considering the assignment of SML-CBs and customers. The case study results endorse the convenience of SML-CBs in terms of short walking distances. To systematically assess the sustainability benefits, a key motivator identified in Chapter 3, Chapter 5 includes analytical models for pricing and accessibility of SML-CBs. It also employs a hybrid life cycle assessment (LCA) methodology to analyze the sustainability performance of SML-CBs. It establishes system boundaries, develops pertinent LCA parameters, and illustrates substantial greenhouse gas (GHG) savings in both operational and life cycle phases when SML-CBs are utilized instead of traditional delivery trucks. The dissertation is concluded in Chapter 6, summarizing the principal contributions and suggesting avenues for future research. This comprehensive study not only provides empirical and analytical evidence supporting the feasibility and advantages of SML-CBs but also contributes to the literature on sustainable logistics and urban freight deliveries.

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)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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