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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Mina Kazemi Miyangaskary. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Kazemi Miyangaskary, M., Keivanpour, S., & Safari, H. (juillet 2023). A multi-objective optimization model of a closed-loop supply chain for supplier selection and order allocation under uncertainty: A case study of retail stores for protein products [Communication écrite]. World Conference on Transport Research (WCTR 2023), Montréal, Québec. Publié dans Transportation Research Procedia, 82. Disponible
Kazemi Miyangaskary, M., Keivanpour, S., & Lamghari, A. (juillet 2023). Optimizing Closed-Loop Supply Chain in the Electric Vehicle Battery Industry: A Fully Fuzzy Approach [Communication écrite]. 20th IFIP WG 5.1 International Conference on Product Lifecycle Management: Leveraging Digital Twins, Circular Economy, and Knowledge Management for Sustainable Innovation (PLM 2023), Montreal, QC, Canada. Publié dans IFIP advances in information and communication technology. Lien externe
Kazemi Miyangaskary, M., Keivanpour, S., & Safari, H. (juillet 2023). A multi-objective optimization model of a closed-loop supply chain for supplier selection and order allocation under uncertainty: A case study of retail stores for protein products [Communication écrite]. 16th World Conference on Transport Research (WCTR 2023), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Kazemi Miyangaskary, M., Keivanpour, S., & Lamghari, A. (juillet 2023). Optimizing closed-loop supply chain in the electric vehicle battery industry: a fully fuzzy approach [Communication écrite]. IFIP 20th International Conference on Product Lifecycle Management (PLM23), Montréal, QC, Canada. Lien externe