PLANEJAMENTO DA EXPANSÃO EM INFRAESTRUTURA PORTUÁRIA E FERROVIÁRIA EM MINAS DA ARCELORMITTAL NO CANADÁ VIA SIMULAÇÃO DINÂMICA COMPUTACIONAL
Bibliographic record
Abstract
PDF | Um modelo de simulação dinâmica foi desenvolvido com o propósito de determinar o investimento e mudanças de operacionais necessárias em portos e ferrovias para suportar aumentos de produção de minério de ferro. O modelo considerou a logística inerente ao manuseio, armazenagem e transporte de minério de ferro, pelotas e várias outras matérias primas. O modelo de simulação dinâmica de eventos discretos, baseado em Arena, foi validado sob um período histórico no ano. A validação estabeleceu (1) confiança que o modelo replica apropriadamente a operação real e (2) uma base a partir da qual comparam-se cenários futuros. O modelo foi então usado para conduzir analises hipotéticas para retirada de gargalos de operação, comparar alternativas e otimizar o plano de expansão geral em termos de capacidade de logística, efetividade de investimento de capital, eficiência operacional, tempo de investimentos e mudanças operacionais. A simulação permitiu que fossem determinados os requisitos para inventários, “layouts”, serviços ferroviários, capacidades de pilhas e silos, número de “shiploaders”, taxas de carregamento, número de berços e números de basculadores para cada fase de expansão. A natureza dinâmica da simulação permitiu análise realística de cenários futuros.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".