Stratégies logistiques dans un contexte de stockage et de transport de matières dangereuses et incitations économiques
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette étude était de faire le portrait des stratégies logistiques et des incitatifs économiques guidant les manières de faire des entreprises québécoises. La modélisation des activités de transport et de stockage dans les chaînes logistiques repose habituellement sur une représentation tacite ou mathématique du flux physique. Se limiter à cette seule représentation nous semble insuffisant en matière de risque. Cette étude propose tout d'abord l'insertion de nouveaux outils graphiques afin de mieux représenter les chaînes logistiques de matières dangereuses. La représentation bi-niveaux proposé permet de faire apparaître plus clairement les interactions de responsabilité et les transferts de risque entre les nombreux partenaires : producteurs, transporteurs, stockeurs, commissionnaires et consommateurs. Ensuite, nous avons cherché à identifier les facteurs déterminants dans les choix logistiques de l'entreprise, par exemple, comment certains facteurs, qui sont reliés plus spécifiquement à la SST, peuvent influencer les choix reliés au transport (formation requise des travailleurs et conditions de travail, historique d'accidents du transporteur, comparaison du montant de la prime CSST, réputation du transporteur, etc.). De plus, d'une façon plus générale, nous avons cherché à identifier les différentes stratégies qui s'offrent aux entreprises en tenant compte des trois variables (stockage / transport / quantité) et des deux facteurs (coût et risque). Pour y parvenir, nous avons effectué au Québec. Le questionnaire d'enquête comporte une centaine de questions séparées en neufs sections comprenant : Identification de l'entreprise; Identification d'un site où il y a des MD; Approvisionnement en matières dangereuses; Expédition des matières dangereuses; Matières dangereuses sur le site fixe identifié; Coûts liés aux approvisionnements et expéditions de MD; Sous-traitants avec activités reliées aux MD; Maîtrise du risque; Réglementation MD. Les résultats de l'enquête par questionnaire et les entrevues sont très intéressants et ont permis de mètre en évidences les différences de pratique d'une entreprise à l'autre selon leur taille, leur secteur d'activités, leur position par rapport aux infrastructures de transport et leur culture organisationnelle. Cette recherche a été effectuée dans le cadre du projet de recherche GLOBAL mis en place par l'INERIS (Institut National de l'Environnement Industriel et des Risques) en France. La collaboration du CIRANO et de l'École Polytechnique de Montréal au projet « GLOBAL » de l'INERIS porte d'une part sur plusieurs opérations effectuées conjointement (notre équipe se chargeant de l'application québécoise de ces opérations) : Description des activités de stockage et de transport des matières dangereuses (rencontres des acteurs de la chaîne logistique de MD + enquête par questionnaires) (opération A); Revue des réglementations applicables au stockage et transport des matières dangereuses (opération B); Revue des bases de données existantes sur les accidents impliquant des matières dangereuses (opération C). D'autre part, notre équipe se chargera des deux volets de recherche suivants (opération N): Évaluation économique des coûts du transport de matières dangereuses (opération N1); Analyse des stratégies logistiques dans un contexte de stockage et de transport de matières dangereuses et incitations économiques (opération N2). Ce rapport présente l'opération N2 du projet GLOBAL. La version complète du rapport est confidentielle
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".