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Record W4289031507

Concevoir des organisations logistiques collectives et intelligentes pour les circuits courts alimentaires. Méthodes et mise en pratique

2019· preprint· fr· W4289031507 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2019
Typepreprint
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicInformation Technology and Learning
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les exploitations qui vendent leurs produits en circuits courts sont confrontées à la nécessité de réaliser, gérer et planifier un nombre plus ou moins grand de tâches logistiques et de transport et cela, en plus des activités de production qui sont le coeur de leur métier. Cela concerne, par exemple, les activités de conditionnement des produits, de préparation de commande, de chargement ou encore de livraison. L'ensemble des opérations réalisées, et la façon dont elles sont coordonnées et planifiées sur la ferme forment l'organisation logistique. Chaque exploitation a sa propre organisation logistique et c'est elle qui garantit la bonne circulation des marchandises, mais aussi des flux d'informations et des flux financiers de la ferme jusqu'à l'assiette. L'organisation logistique est dépendante des stratégies propres de l'exploitant mais impacte directement la quantité de travail à mener, le temps à consacrer, les moyens nécessaires à la commercialisation et donc la rentabilité de l'exploitation. Le précédent projet de recherche ALLOCIRCO mené dans le Nord et le Pas-de-Calais entre 2012 et 2015 a révélé un besoin d'optimisation de ces tâches à l'échelle de l'exploitation : les tâche logistiques et de transport sont chronophages, peuvent être coûteuses et ce coût n'est pas toujours calculé et/ou intégré au prix de vente. Les chaînes courtes d'approvisionnement sont ainsi confrontées à une situation inédite : les producteurs portent à la fois les tâches logistiques et leurs coûts sans redistribution tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Outre la part des coûts de transport pouvant être importante, c'est la rentabilité même de certaines livraisons qui se pose. Le bilan environnemental est aussi parfois critiquable au regard de leurs émissions de GES et de polluants atmosphériques.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.762
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.276 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it