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Enregistrement W7131988167

Reverse logistics

2022· dissertation· hr· W7131988167 sur OpenAlexaboutno aff
Tanja Perušić

Notice bibliographique

RevueRepository of the University of Rijeka · 2022
Typedissertation
Languehr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Development and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroatianWork (physics)Scale (ratio)Production (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uzimajući u obzir činjenicu da je povratna logistika relativno mlada grana gospodarstva, za koju još nisu provedena velika istraživanja u okviru njezina unaprjeđenja, ne čudi podatak da je upravo ona tek unazad nekoliko godina postigla status sve većeg broja istraživanja u aktualnim znanstvenim radovima. Sama struktura ovog rada temelji se na nekoliko poglavlja, čime su obuhvaćena područja logistike i njezina razvoja, zatim podsustavi poslovne logistike čime dolazimo do pojma povratne logistika koja je ujedno i glavni predmet istraživanja ovog diplomskog rada. U okviru povratne logistike, navode se njezina glavna obilježja, te nositelji, kao i ključna područja povratne logistike a koja se tiču povrata proizvoda kao i njihovo recikliranje. U okviru pojma reciklaže koji se danas sve više koristi navode se i neke ekonomske koristi i sama budućnost reciklaže, kao i mogući pravci razvoja zelene logistike. Kako bi se ova problematika vezala uz primjenu u praksi, navodi se što je to održivo gospodarenje otpadom na europskoj razini, ali i na razini Republike Hrvatske, čime se ističe i plan sprječavanja nastanka otpada. U okviru gospodarenja otpadom na razini područja Grada Rijeke, navodi se i primjer rada u praksi društva za gospodarenje otpadom tvrtke Metis d.d.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,162 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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