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Record W7045674014

Centralized auctions for the procurement of full truckload transportation services : impacts on carriers and shippers

2020· other· fr· W7045674014 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsResearch methodologyBurnishing (metal)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse porte sur l’approvisionnement des services de transport routier à charge pleine en utilisant le mécanisme d’enchères combinatoires. Traditionnellement, chaque expéditeur roule une enchère séparée pour satisfaire ses besoins internes de transport indépendamment des autres enchères roulées par d’autres expéditeurs. Étant donné que le processus de négociation pour l’établissement de contrats entre les expéditeurs et les transporteurs prend un à deux ans, les transporteurs sont amenés, dans certains cas, à soumettre des mises dans plus d’une enchère en même temps sans connaitre les résultats des autres enchères et savoir laquelle des offres qu’ils ont déjà soumises est effectivement gagnée. Pour contourner les inconvénients d’untel mécanisme, un nouveau mécanisme d’approvisionnement des services de transport basé sur des enchères est proposé. Il offre aux transporteurs la possibilité de soumettre simultanément sur les contrats requis par différents expéditeurs dans une seule enchère combinatoire où les demandes des expéditeurs sont centralisées. Il s’agit d’une vente aux enchères unique dans laquelle plusieurs expéditeurs présentent dans une seule enchère leurs services de transport qu’ils veulent sous-traiter et les transporteurs soumettent des mises combinatoires couvrant un ensemble de contrats appartenant à différents expéditeurs. Cette recherche examine l’impact d’un tel mécanisme centralisé sur les transporteurs ainsi que sur les expéditeurs en le comparant au mécanisme décentralisé traditionnel et en tenant en considération différents comportements à risque des transporteurs. La première partie de cette thèse présente une heuristique utilisée par les transporteurs pour construire des offres combinatoires dans les enchères dédiées à l’approvisionnement des services de transport routier à charge pleine. L’heuristique peut être utilisée par les transporteurs dans les enchères centralisées et décentralisées à la fois. On suppose que les transporteur sont déjà des engagements avec d’autres expéditeurs pour servir leurs contrats avant de participer à l’enchère et que les routes qui sont déjà définies pour les contrats existants doivent être conservées. L’heuristique proposée identifie d’abord les nouveaux contrats rentables et les intègre efficacement dans les routes existantes des transporteurs. Ensuite, elle construit de nouvelles routes pour les véhicules inutilisés avec les nouveaux contrats restants, quand cela est rentable. L’heuristique offre au transporteur la possibilité de soumettre des mises simples ou combinatoires avec un intervalle de prix de vente rentable pour chaque mise. L’heuristique se révèle rapide et efficace: elle exploite bien le réseau existant des transporteurs, génère des offres intéressantes permettant un profit additionnel considérable et couvre un pourcentage important de nouveaux contrats. Comparée à une méthode de solution exacte pour le problème de construction de mises, les résultats prouvent que l’heuristique identifie des solutions optimales ou quasi-optimales pour des instances de petite taille. Pour les grandes instances, la solution exacte soit elle identifie une solution pire que celle produite par notre heuristique ou échoue à identifier une solution réalisable. Dans la deuxième partie de la thèse, nous étudions les avantages/inconvénients du mécanisme d’enchère centralisée sur les transporteurs, en le comparant aux enchères décentralisées considérant différents comportements à risque des transporteurs. Lors de la construction des mises, les transporteurs peuvent miser en ayant un comportement trop risqué ou le contraire averse aux risques. Les résultats montrent que du point de vue du transporteur, les enchères centralisées offrent le meilleur compromis entre profit, efficacité du réseau et diversification du marché. Dans la troisième partie de la thèse, les avantages/inconvénients de l’enchère centralisée sur les expéditeurs sont étudiés en comparant les enchères centralisées aux décentralisées et en tenant compte des différents comportements à risque des transporteurs au moment de la construction des mises. Les résultats obtenus prouvent que du point de vue de l’expéditeur, les enchères centralisées amènent les expéditeurs à réaliser des économies de coûts considérables réalisées principalement grâce aux bas prix des mises proposées dans les enchères centralisées en les comparant avec les enchères décentralisées. La dernière partie de la thèse modélise et résout le problème de détermination des mises gagnantes (DMG) basé sur la réputation pour les enchères de transport combinatoires et centralisées. Dans ces enchères, le commissaire-priseur doit décider des mises gagnantes sachant qu’une même mise peut inclure des contrats de différents expéditeurs et que la réputation d’un transporteur peut différer d’un expéditeur à un autre. L’objectif est de trouver le meilleur compromis entre les prix offerts et le niveau de service des transporteurs. Le modèle DMG centralisé basé sur la réputation est résolu à l’optimalité et les résultats montrent que la prise en compte de la réputation dans un DMG centralisé peut entraîner des économies considérables sur les coûts totaux payés par tous les expéditeurs. De plus, les expéditeurs peuvent faire affaire avec des transporteurs moins privilégiés pour eux tout en réajustant leurs propres évaluations via cette collaboration. Cette thèse est organisée comme suit. Après un chapitre d’introduction générale, nous présentons une approche heuristique pour le problème de construction des mises d’enchères combinatoires. Après cela, nous présentons dans les chapitres 3 et 4 ce que nous appelons les enchères centralisées et nous les comparons aux enchères décentralisées du côté des transporteurs ainsi que des expéditeurs. Le cinquième chapitre résout le modèle de problème de détermination des mises gagnantes basé sur la réputation pour les enchères de transport combinatoire centralisé et la conclusion et les orientations pour les travaux futurs sont présentés dans le dernier chapitre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.018
Threshold uncertainty score0.060

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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 head0.009
GPT teacher head0.197
Teacher spread0.188 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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
Published2020
Admission routes1
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