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Enregistrement W7115583400 · doi:10.61089/aot2025.sxzx6j49

Comparative innovative logistics performance analysis of G7–BRICS countries using SWARA–MEREC based EDAS methodology

2025· article· en· W7115583400 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueArchives of Transport · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEDASIndex (typography)Key (lock)SustainabilityWeightingIntegrated logistics supportReliability (semiconductor)Globalization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today's world, where globalization and digitalization are accelerating, the logistics sector has become a strategic element in determining countries' economic competitiveness. The increasing complexity of logistics and the rapid evolution of trade networks require innovative, adaptive logistics structures. In this process, innovation stands out as a key factor that increases the efficiency and sustainability of logistics systems. In particular, broad innovation capacity and supportive institutional environments significantly shape the development of modern logistics systems. A logistics infrastructure strengthened by innovative approaches both increases operational efficiency and supports environmental sustainability. This study proposes a new index measuring countries' Innovative Logistics Performance (ILP) by integrating data from the Global Innovation Index (GII) and the Logistics Performance Index (LPI). By combining these two widely recognized indices, the study offers a multidimensional perspective on the innovation–logistics nexus. The index provides a systematic tool to assess how innovation dynamics translate into logistics competitiveness at the national level. In this respect, the study introduces a new conceptual framework in the literature and presents a measurable structure for analyzing this relationship. The study's unique feature is its hybrid methodological approach, combining SWARA, MEREC, and EDAS for the first time. This multi-method approach allows for a more comprehensive evaluation compared to traditional single-method analyses. The proposed model integrates both subjective and objective weighting techniques, ensuring balance and reliability in the evaluation process. The findings indicate that the "Institutions" criterion is the most influential determinant of ILP, followed by "Customs" and "International Shipments." The United States, Germany, and Canada stood out as the top-performing countries. Furthermore, a sensitivity analysis was conducted to assess the model's reliability, confirming its robustness and consistency in the evaluation results.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,199 · 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