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Record W7020687436

Modèle d’affaires équipement en tant que service : une valeur ajoutée pour les équipements véhiculaires

2023· other· fr· W7020687436 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCorporate Governance and Financial Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLimitingWork (physics)Field (mathematics)Filter (signal processing)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La transition énergétique est à nos portes et la communauté des équipements véhiculaires est actuellement sollicitée pour contribuer à la réduction de l’empreinte environnementale. Actuellement, le développement par les manufacturiers de véhicules légers et lourds utilisant des énergies alternatives est en progression. Ce développement technologique mène à la révision des modes opérationnels des organisations. Dans ce contexte, les clients de ces équipements doivent composer avec une nouvelle technologie, souvent entre l’électricité ou l’hydrogène pour alimenter les batteries. L’évaluation des infrastructures requises pour les bornes de recharge est aussi un défi. Comme on peut le constater, la tâche s’annonce énorme et complexe.
\n
\nPour aider à cette transition, la commercialisation des véhicules légers et lourds peut s’appuyer sur le modèle d’affaires équipements en tant que service. Ce modèle est actuellement utilisé dans le secteur des équipements manufacturiers mais peu pour des équipements véhiculaires. En Europe, des manufacturiers de véhicules, utilisant l’électricité ou l’hydrogène pour alimenter les batteries, proposent le modèle d’affaires « Truck as a Service (TaaS) » à des clients de camions lourds.
\n
\nCe mémoire veut initier une discussion sur le modèle au Québec en démontrant son utilité avec les données réelles d’un client. Pour atteindre cet objectif, une jeune pousse ayant développé une approche « Electric Vehicule as a Service (EVaaS) » a accepté de collaborer aux analyses économiques. On comparera les résultats du modèle avec celui d’un client dans une situation réelle d’utilisation d’un camion lourd à batteries électriques.
\n
\nL’objectif fondamental du mémoire étant de vulgariser le modèle d’affaires EaaS, la contribution des gens de l’industrie des véhicules et camions fut un atout majeur dans la rédaction du mémoire. Cette contribution s’est traduite par l’apport de connaissances et d’expertises qui permirent d’élaborer une analyse de cas réel. Les résultats de cette analyse sont prometteurs et pourront être bonifiés avec les différents projets en cours dans diverses organisations tant en Amérique du Nord qu’en Europe.

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.435
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.004
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0030.010
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0080.008
Research integrity0.0060.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.006

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 head0.024
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.209 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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