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Record W93481181

La performance des organisations logistiques des circuits courts de distribution : une analyse des déterminants et leviers d’amélioration

2013· dissertation· fr· W93481181 on OpenAlexaff
Amélie Gonçalves

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse s’intéresse aux circuits courts et notamment à ceux dits « de proximité ». Ils présentent en effet une performance économique, sociale et environnementale contrastée qu’il semble par conséquent possible d’améliorer, en particulier grâce à la fonction logistique. Nous cherchons donc à comprendre dans quelle mesure et de quelle manière la logistique peut permettre d’accroitre cette performance et si les leviers potentiels sont propres aux circuits courts alimentaires ou rejoignent ceux communément mobilisés dans d’autres circuits de distribution. Les organisations logistiques (OLT) des circuits de distribution comme celles des circuits courts de proximité sont éminemment hétérogènes. Les outils proposés pas la théorie économie standard ne parviennent pas à expliquer la variété de ces OLT, de leurs espaces géographiques et relationnels d’inscription et de leur niveau de performance. Nous proposons alors d’expliquer cette diversité grâce à un cadre théorique combinant l’Economie de la Proximité et l’Economie des Conventions. La première nous permet de rendre compte des espaces géographiques et relationnels des OLT. La seconde explique cette structuration spatiale grâce à une diversité de déterminants liés au produit proposé. Ainsi, chaque OLT renvoie à un besoin de coordination autour d’un produit. En fonction de ce dernier, la coordination sera plus ou moins forte et passera par des modalités différentes. Le besoin de performance de l’organisation sera lui aussi différent, étant exprimé au travers de la convention de performance de la logistique et du transport. Nous avons ensuite appliqué ce cadre à une étude de terrain, basée sur des monographies de circuits issues d’entretiens approfondis dans des circuits de proximité et des circuits plus classiques de l‘alimentaire, de l’habillement et du bricolage-jardinage. En conclusion, notre travail met bien en relief une diversité des situations de coordination au sein des circuits de distribution étudiés et au sein même des circuits de proximité. Ces situations peuvent être similaires dans les circuits de proximité et d’autres types de circuits. Il y a en parallèle une diversité d’attentes en matière de performance de l’organisation, avec là aussi, parfois, des similitudes entre circuits de proximité et autres types de circuits. La logistique apparait donc bien comme un moyen d’améliorer la performance des circuits courts de proximité. Les solutions en la matière sont cependant plurielles et doivent tenir compte des besoins de coordination liés aux produits. Les solutions communément déployées dans des circuits plus classiques de distribution (optimisation, TIC notamment) sont par conséquent adaptées à certains circuits de proximité. Mais pour d’autres, l’amélioration de la performance passe aussi, et parfois avant tout, sur des innovations organisationnelles impliquant les acteurs de l’amont et de l’aval, voire d’autres acteurs du territoire d’implantation.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.018
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.044

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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 head0.040
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.268 · 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".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes1
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