Projeto de cadeia de suprimentos ágeis e verdes: estudos exploratórios em uma empresa de bens de consumo não duráveis
Bibliographic record
Abstract
Resumo Novas tendências em gestão da cadeia de suprimentos têm fomentado grandes discussões na área, incluindo os paradigmas de alinhamento dinâmico e de gestão sustentável de cadeias. O primeiro prega que se deve gerenciar dinamicamente diferentes tipologias de cadeias (e.g. totalmente flexíveis, ágeis, enxutas e de reabastecimento contínuo) a fim de responder adequadamente a comportamentos específicos dos clientes. O segundo preconiza que o projeto e a gestão dessas cadeias devem considerar questões ambientais e sociais, em complementação aos aspectos econômicos. Recentemente, alguns autores têm combinado essas tendências em um novo modelo conceitual visando melhor gerenciar trade-offs de sustentabilidade quando do projeto de cadeias de suprimentos. O objetivo deste trabalho é testar algumas das hipóteses levantadas por tal modelo em cadeias ágeis. Por meio de simulações em uma multinacional de bens de consumo não duráveis, foi possível verificar que o modelo proposto possui coerência e potencial para ajudar as empresas a projetar cadeias ágeis e verdes.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".