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Record W7027601065

Développement d'un modèle d'aide à la décision basé sur l'optimisation multicritère, intégrant l'analyse de cycle de vie conséquentielle : application à une entreprise forestière

2017· dissertation· fr· W7027601065 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicForest Biomass Utilization and Management
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
KeywordsRail transportationUtility theoryContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comment les entrepreneurs forestiers peuvent-ils prendre en considération les impacts environnementaux dans leurs décisions d’affaires ? Quelles technologies peuvent réduire les impacts environnementaux tout en rendant l’entreprise plus profitable ? Afin de répondre à ces questions, un outil d’aide à la décision stratégique a été développé. Ce modèle est basé sur l’optimisation multicritère et intègre la minimisation des impacts environnementaux aux objectifs économiques. La considération d’impacts environnementaux et économiques sur l’ensemble du réseau logistique requiert une vision holistique. C’est pour cette raison qu’une approche de cycle de vie est utilisée tout au long de cette thèse. Ainsi, le modèle multicritère est alimenté par des analyses de cycle de vie environnementale et de coûts. L’analyse de cycle de vie (ACV), sous-entendu attributionnelle et environnemental, est une méthode normalisée et reconnue permettant de quantifier les impacts environnementaux d’un produit ou d’un service. La première contribution de cette thèse est de présenter une ACV du portefeuille de produits d’une entreprise forestière. Il s’agit de la première contribution analysant l’ensemble d’un portefeuille de produit d’une organisation. Cette ACV a été réalisée avec la méthode IMPACT 2002+ permettant d’obtenir une quantification des dommages sur la santé humaine, la qualité des écosystèmes, les changements climatiques et la consommation de ressources. Ces quatre impacts sont utilisés comme critères environnementaux du modèle d’optimisation multicritère. La seconde contribution introduit la réalisation d’une analyse de cycle de vie de coût basée sur la comptabilité par activités (ACVC-PA) couvrant l’ensemble des opérations de récolte et de transformation d’une entreprise forestière. À partir des résultats des coûts de chacune des activités, le coût de revient est attribué à chacun des produits du portefeuille. Dans la discussion est présentée une analyse de l’état d’avancement des principaux produits sur les marchés nord-américains. La méthodologie de l’ACVC-PA a été choisie, car elle permet de faire des liens avec les résultats de l’analyse environnementale. Le modèle d’aide à la décision intégrant les critères environnementaux est présenté dans la troisième contribution. Les résultats des deux analyses précédentes sont incorporés dans un modèle d'optimisation multicritère, auquel sont ajoutés les effets de substitutions, grâce à une approche conséquentielle de l’ACV. Dans le cas des produits du bois, les effets de substitutions ont des impacts positifs, au moins sur les changements climatiques, puisque les matériaux de construction courants (acier ou béton) et les combustibles fossiles ont une intensité carbonique supérieure. Ce modèle propose des solutions optimales d’un point de vue environnemental et économique, ainsi que les compromis entre ces critères, quant aux flux de matières et l'acquisition de nouvelles technologies. Une représentation graphique des réseaux proposés accompagne le calcul des bénéfices nets annuels anticipés et des émissions nettes de gaz à effet de serre de chacune des solutions. La démonstration du modèle d’aide à la décision repose sur l’étude de cas d’une entreprise forestière. Le modèle mathématique est en programmation linéaire en nombres entiers, qui est résolue par la méthode exacte et l’approche a posteriori. Ce qui permet de générer 150 solutions, en faisant varier les pondérations entre 0 et 1 pour chaque critère. Plusieurs technologies prospectives sont intégrées dans ce modèle tout en respectant les contraintes d’approvisionnements, de recette et de capacité spécifique au contexte de l’entreprise forestière à l’étude. Une dernière contribution porte sur le transport des produits du bois. L’acheminement des systèmes de construction préfabriquée directement sur les chantiers de construction présente plusieurs avantages, mais est une source d’émissions de gaz à effet de serre. CarbonRoadMap est un modèle d’aide à la décision multicritère et multimodal offrant des alternatives au transport en camion. L’entreprise forestière peut ainsi proposer des parcours en fonction des priorités de ses clients, qui peuvent être le délai, le coût ou les émissions de gaz à effet de serre. L’ensemble de cette thèse démontre que l’intégration des critères environnementaux dans les outils d’aide à la décision permet d’élargir la vision des décideurs. De plus, dans les deux études modèles, propres à l’entreprise forestière, les solutions réduisant les impacts environnementaux sont majoritairement des sources de profit supplémentaire simultanément.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.410
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.011
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.194 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
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".

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Citations0
Published2017
Admission routes1
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