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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Desuó Neto, Luiz | - |
Autor(es): dc.creator | Caetano, Henrique de Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Fogliatto, Matheus de Souza Sant'Anna | - |
Autor(es): dc.creator | Maciel, Carlos Dias | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:35:05Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:35:05Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-06-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2025.127137 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/304499 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/304499 | - |
Descrição: dc.description | Evaluating carbon emissions in last-mile logistics is critical for achieving climate goals, yet current models lack integration of spatiotemporal traffic dynamics and climate factors. This study aims to (1) develop a Bayesian Markov random field model integrating spatiotemporal traffic data and speed scenarios influenced by precipitation, (2) quantify carbon dioxide emissions from last-mile logistics illustrated by maintenance dispatches in power distribution systems using a widely recognized traffic speed to CO2 conversion method, and (3) provide actionable strategies for reducing emissions in last-mile logistics. Achieving a traffic speed prediction accuracy with an approximate error of 2%, the proposed model quantified carbon emissions under dynamic routing conditions. Simulation results from maintenance dispatches in power distribution systems indicate that, under average failure conditions, the annual carbon emissions from two teams operating in São Paulo are equivalent to the carbon dioxide absorbed by approximately five hectares of trees. These findings underscore the critical importance of incorporating environmental considerations into reliability assessments. While the study focuses on power distribution systems, the proposed framework is broadly applicable to any last-mile logistics problem, offering actionable insights—such as optimizing dispatch frequencies—to minimize emissions. By addressing the cumulative environmental impact of routine operations, this research supports the transition to carbon-neutral last-mile services and promotes responsible logistics practices across industries worldwide. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | International Business Machines Corporation | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical and Computer Engineering University of São Paulo (USP), 400 Trabalhador São Carlense Ave., SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University (UNESP), 333 Ariberto Pereira da Cunha Ave., SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University (UNESP), 333 Ariberto Pereira da Cunha Ave., SP | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2014/50851-0 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 2018/19150-6 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2019/07665-4 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 465755/2014-3 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Expert Systems with Applications | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bayesian Markov random fields | - |
Palavras-chave: dc.subject | Carbon footprint prediction | - |
Palavras-chave: dc.subject | Last-mile logistics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multi-layer systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Stochastic dynamic routing | - |
Título: dc.title | Predicting carbon footprint in stochastic dynamic routing using Bayesian Markov random fields | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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