Protection collaborative des réseaux logistiques
Bibliographic record
Abstract
De nos jours la protection des réseaux logistiques représente un vrai défi. Dans la littérature, plusieurs travaux ont examiné ce problème et ont proposé des modèles pour la défense stratégique des réseaux logistiques. Habituellement, chaque réseau protège individuellement ses installations en utilisant ses propres moyens. Or, la protection collaborative de ces réseaux est susceptible d'engendrer une amélioration de l'utilité des stratégies de défense utilisées et une réduction des coûts de cette protection. Nous considérons, dans ce mémoire, un ensemble des réseaux logistiques qui ont accepté de collaborer pour améliorer leurs méthodes de protection. Tout d'abord, nous avons commencé par définir et appliquer un modèle de protection stratégique basé sur la théorie des jeux non coopératifs sur un ensemble de réseaux logistiques, afin de déterminer les stratégies de défenses qui seront adoptées individuellement par chaque réseau. Ce modèle a été ensuite étendu et modifié dans le cas où plusieurs réseaux logistiques décidèrent de collaborer pour améliorer l'utilité de leurs stratégies de défense. Ce modèle permet également, l'évaluation de l'utilité de cette coalition et la réduction des coûts générés grâce à la collaboration. Pour que cette collaboration soit durable et bénéfique pour tous les réseaux, nous devons allouer les coûts engendrés par cette coalition à tous les participants de façon équitable. Pour cela, nous appliquons plusieurs méthodes de partage des coûts issues de la théorie des jeux collaboratifs. Enfin, ces modèles seront appliqués pour le cas de deux réseaux logistiques.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".