Attribution et valorisation de fauteuils roulants
Bibliographic record
Abstract
Ce papier traite du support à accorder aux informations dans un contexte de récupération de produits inutilisés ou en fin de vie utile, de traitement des produits récupérés et de redistribution des matériels réutilisables. Ces activités réfèrent au domaine émergent de la logistique inversée. Par les façons de faire actuelles, les supports d’information s’attardent essentiellement à assurer et à améliorer le rendement des activités de distribution de produits neufs. C’est la problématique rencontrée au sein d’un centre de réadaptation de la province de Québec. Cet établissement offre des services relatifs aux fauteuils roulants, par les activités d’attribution, de maintenance et, depuis peu, de récupération et de traitement des appareils inutilisés de la clientèle. En vue de pallier aux différentes difficultés amenées par un manque de soutien aux activités qui se sont ajoutées, une architecture de support d’information a été élaborée selon le langage standardisé UML. Le support préconisé permettra un suivi plus étroit des activités et des produits sur tout leur cycle de vie.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.006 |
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".