Deployment by a Shipper of a Collaborative Approach with its Carriers
Bibliographic record
Abstract
Un défi important dans l'industrie forestière consiste à réduire les coûts de transport globaux entre les fournisseurs et les clients. L'industrie forestière déplace de grandes quantités de bois des zones de récolte vers les terminaux et les usines. Lorsque de nombreuses organisations sont impliquées, une collaboration entre les fournisseurs et une utilisation efficiente des allocations permettent de trouver de meilleures solutions. Les allocations sont généralement basées sur des flux directs entre les noeuds d'approvisionnement et de demande. Cependant, de meilleures solutions peuvent être trouvées lorsque des itinéraires de retour en charge sont utilisés. Ceux-ci sont difficiles à trouver lorsque plusieurs parties prenantes sont impliquées, mais l'ajout d'informations provenant de la production de la récolte peut supporter une meilleure collaboration entre les fournisseurs ainsi que la détermination de plans plus efficients. Le but de ce projet est d’élaborer un modèle capable de résoudre le problème de la livraison des multi-dépôts aux multi-clients, sur plusieurs périodes de temps, en minimisant les coûts de transport de différents types de bois. Proposer une nouvelle méthode pour le cas quand les clients seulement réceptionnent produits de fournisseurs fixés à l’avance. En outre, il analyse différentes méthodes de paiement des itinéraires de transport, afin de terminer un mécanisme qui incite les fournisseurs de transport à avoir recours au transport collaboratif. Nous décrivons les résultats obtenus avec une entreprise de pâtes et papiers au Québec, Canada.
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 | 0.005 |
| 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 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
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".