Réflexions sur les usages de la blockchain pour la logistique et le Supply Chain Management : une approche prospective
Bibliographic record
Abstract
Dans un environnement se caractérisant par des mutations numériques profondes, objets connectées, big data, plateformes, etc., la blockchain laisse entrevoir un potentiel de changements dans le pilotage des chaines logistiques. Se pose donc la question des potentialités d’une telle technologie innovante sur la logistique et plus globalement le Supply Chain Management (SCM) et ses principes de pilotage des flux et des processus. Cet article se propose donc de faire un point prospectif sur les usages de cette technologie pour la logistique et le SCM en mobilisant le modèle du SCM proposé par Mentzer et al. (2001). Plus précisément, ce modèle nous a offert la possibilité d’étudier les conséquences de la blockchain sur les six axes définis par Mentzer et al. (2001) : les flux « produits », les flux « services », la gestion de l’information, la gestion des ressources financières, la gestion des stocks et la coordination intra et inter-entreprises. Nos résultats mettent en avant (i) la nécessaire interopérabilité des blockchains en vue d’une traçabilité complète, (ii) les questions de pouvoir qu’impliquent l’interconnexion des flux de service et (iii) la modification des frontières de l’entreprise dans une vision plus large d’entreprise étendue.
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 | 0.014 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".