Les chaînes logistiques courtes : processus de coordination et conventions de performance
Bibliographic record
Abstract
Parmi les nombreuses questions posées par la mondialisation, celle de la reconfiguration des espaces de production et consommation trouve un écho particulier au travers des circuits courts de commercialisation. Si ces derniers sont le plus souvent associés au secteur alimentaire, particulièrement au travers de l’étude des circuits dits de proximité, ils sont en réalité bien présents dans nombre de secteurs d’activité. Et comme dans l’alimentaire, ils sont associées à des attentes fortes mais aussi très différentes en fonction du type de circuit et d’acteur. Ce papier propose une lecture de la diversité des circuits courts de commercialisation, analysés en tant qu’organisations logistiques. Cette diversité se traduit par des coordinations plus ou moins fortes entre fabricant et distributeur, que nous décrirons au travers d’une pluralité de combinatoires de proximité. A ces coordinations variées sont par ailleurs associées des conventions de performance. Ces dernières - attentes réciproques des acteurs quant à la performance de l’organisation dans laquelle ils sont impliqués - sont également hétérogènes, conditionnant la structuration des combinatoires de proximité mais étant également influencées par eux. Nous proposerons donc une typologie des circuits courts sur la base de ces deux critères, grâce à des monographies de circuits dans différents secteurs d’activités.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".