Modèle d'analyse de remplacement des équipements de production : cas des engins forestiers
Bibliographic record
Abstract
Dans l’est du Canada, les engins forestiers sont fortement sollicités dans des conditions météorologiques et géographiques extrêmes. Une telle utilisation engendre une usure rapide. Lors de bris, des pièces sont remplacées et, inévitablement, l’ensemble de la machine doit être renouvelé pour assurer une continuité des opérations de l’entreprise. Dans un tel contexte, il est difficile d’établir avec précision à quel moment il est plus judicieux de remplacer la machine plutôt que de la réparer. Une mauvaise décision peut avoir des conséquences financières sérieuses pour une entreprise, habituellement dirigée par un entrepreneur forestier. Des études ont établi que la plupart des entrepreneurs forestiers disposent d’outils peu sophistiqués pour déterminer le moment de remplacement de la machinerie et dans la plupart des cas, ils utilisent seulement leur expérience personnelle.Les travaux entrepris visent à combler cette lacune. Dans un premier temps, on compare les caractéristiques des modèles de décision de remplacement trouvés dans la littérature avec les pratiques de gestion des entrepreneurs forestiers telles que rapportées par les sondages du PREfoRT. Ensuite, un modèle de remplacement adapté au contexte de l’entrepreneur forestier dans l’est du Canada est développé et finalement testé avec des données fournies par un groupe d’experts. Le modèle développé utilise des périodes d’analyse mensuelles, un fonds de roulement, l’utilisation variable décroissante et un taux de rendement minimum acceptable diffèrent du taux d’emprunt, permettant ainsi l’analyse de différentes options de financement.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".