Complexité opérationnelle des réseaux de logistique à rebours des contenants consignés : une étude de cas en contexte canadien
Bibliographic record
Abstract
L’analyse traditionnelle des réseaux de logistique à rebours s’est souvent concentrée sur une perspective stratégique : les acteurs impliqués et leurs rôles respectifs. Toutefois, la complexité opérationnelle de ces réseaux impacte considérablement leur performance. Une étude de cas de la filière des contenants consignés dans la province de Québec (Canada) permet d’identifier cinq enjeux opérationnels majeurs : (1) conflit entre les rôles logistiques traditionnels et ceux de la logistique à rebours ; (2) gestion des enjeux de stockage des contenants récupérés ; (3) qualité des lots de contenants récupérés ; (4) non-uniformité des taux de retour ; et (5) sous-optimalité des taux de récupération avec risques de contamination. L’extension de la consignation à la bouteille d’eau, en mobilisant les circuits de récupération déjà existants, s’avère complexe. Compte tenu du caractère exploratoire de l’étude, les auteurs proposent de nouveaux axes de recherche en matière de logistique à rebours.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".