La logistique inverse d'un ordinateur : une étude terrain des entreprises québécoises
Bibliographic record
Abstract
Dans un monde caractérisé par une consommation de plus en plus importante, la gestion des produits en fin de vie devient une problématique importante pour nos entreprises et pour la société en général. Par leur nature, les ordinateurs acheminés aux sites d'enfouissement sont très polluants et représentent une menace réelle pour notre santé et la qualité de nos nappes phréatiques. On se doit donc de dévier le flux d'appareil en fin d'utilisation vers d'autres options de valorisation. Au Québec, le réseau ainsi que la gestion des opérations de revalorisation d'ordinateurs en fin de vie n'a pas fait l'objet de recherche. Puisque la tendance mondiale est à la conscientisation environnementale et que de nombreuses actions sont posées dans ce sens, il devient important de bien comprendre l'organisation actuelle du réseau. Dix-huit entreprises québécoises ayant un rôle important à jouer dans le processus de revalorisation des ordinateurs en fin d'utilisation ont été impliquées dans cette étude. Cette dernière vise à établir le portrait de l'industrie actuelle au Québec. De plus, cette étude précise les processus opérationnels et les difficultés de gestion rencontrées par les joueurs. Cette recherche dévoile aussi les différentes stratégies ou moyens utilisés par les gestionnaires pour contrer l'incertitude présente dans cette industrie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".