Planification collaborative dans l'environnement multiacteur public-privé des chaînes d'approvisionnement forestier du Québec : perspectives systémique, sociologique et informationnelle
Bibliographic record
Abstract
La planification collaborative est perçue comme une composante fondamentale à la gestion de chaînes d’approvisionnement. Toutefois, l’hétérogénéité des peuplements forestiers et l’environnement distribué du secteur industriel forestier québécois complexifient la mise en oeuvre d’une planification collaborative performante. Dans ce contexte, les planificateurs forestiers ont à réaliser un double défi. D’une part, ils doivent mettre en oeuvre les orientations stratégiques et respecter les contraintes financières propres à leurs organisations. D’autre part, ils doivent se concerter afin de coordonner leurs approvisionnements avec les autres usines qui partagent un même territoire. La conciliation de ces deux éléments propres à la planification forestière rend cet exercice ardu. En effet, il s’avère complexe de concilier le désir d’autonomie propre à chaque organisation et la nécessité de coordonner de manière commune l’approvisionnement des usines. Pour répondre à cette problématique, nous avons exploré les bénéfices potentiels de l’intégration de systèmes pour le secteur forestier. La littérature qui porte sur ce concept d’organisation et de gestion de chaînes d’approvisionnement témoigne de bénéfices importants pour d’autres secteurs manufacturiers. Cependant, il y a peu d’indications dans la littérature sur les apports de l’intégration de systèmes pour le contexte particulier des chaînes d’approvisionnement forestier. Nous avons également mobilisé certains concepts provenant de la collaboration dans les chaînes d’approvisionnement. Ce domaine de recherche offre des pistes pertinentes afin de réfléchir sur un modèle de gouvernance multiorganisationnelle approprié qui permettrait de concilier la dichotomie entre « autonomie » et « interdépendance ». Pour y parvenir, nous avons réalisé une étude de cas multiple au moyen d’une méthode de recherche qualitative. Cinq cas d’étude ont été sélectionnés en se basant entre autres sur le niveau d’intégration de systèmes employé. Nous avons ainsi été en mesure de mieux comprendre de quelle manière une tierce partie de type intégrateur-système interagit avec les organisations d’une chaîne d’approvisionnement afin de faciliter la planification forestière collaborative. Parmi nos résultats, nous avons d’abord observé qu’une tierce partie de type intégrateur-système contribue à rendre le processus de la planification forestière opérationnelle plus performant lorsqu’il y a une bonne adéquation entre le niveau de complexité du contexte de coordination et le niveau observé d’intégration de systèmes. Nous avons ensuite constaté qu’une tierce partie de type intégrateursystème contribue à assurer et à maintenir une culture collaborative ainsi qu’à favoriser la confiance dans l’exercice de planification collaborative étudié. Finalement, une tierce partie de type intégrateursystème permet pour les chaînes d’approvisionnement forestier à l’étude d’améliorer la gestion du partage d’information en renforçant l’interopérabilité entre les organisations ministérielles et industrielles. Mots-clés : Planification collaborative, planification forestière, intégration de systèmes, collaboration dans les chaînes d’approvisionnement, chaîne d’approvisionnement forestier, étude de cas, recherche qualitative.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".