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Enregistrement W1509732782

Approche multimodale de la mobilité urbaine : développement d'un outil d'aide à la prise de décision

2007· preprint· fr· W1509732782 sur OpenAlexaboutno aff
Mathias Glaus

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2007
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La voiture individuelle a permis d'agir directement sur les contraintes associées aux temps de déplacements en facilitant la mobilité individuelle et a engendré une évolution des villes qui se caractérise par des processus qui s'autoalimentent : une dispersion urbaine, une spécialisation fonctionnelle des zones et une croissance du trafic automobile. Le transport de masse conventionnel (métro, tramway, train \nléger), comme seule alternative à la dépendance automobile, s'adapte difficilement à cette nouvelle réalité pour répondre à une mobilité qui s'exprime variablement dans le temps et dans l'espace. Dans ce contexte, les Systèmes de Transport Cybernétiques (STC) se présentent comme une alternative technologique propice à répondre à cette mobilité collective individualisée en offrant, en tout temps, un service sur demande par le partage de véhicules automatisés fonctionnant en \nréseau. Si la voiture est synonyme de liberté individuelle, en revanche son utilisation privilégiée mène à un déséquilibre du système de mobilité qui se traduit par les phénomènes d'engorgements du réseau routier. À l'inverse, le transport de masse \nest stable à l'extrême en assujettissant les usagers à son mode opératoire rigide (corridors et cadences des véhicules préétablis). En rupture avec ces deux modes de fonctionnement, la dynamique du système de mobilité par STC repose sur la capacité à anticiper le besoin ainsi que sur la configuration des véhicules dans le réseau pour desservir adéquatement la demande individuelle formulée aux différents lieux du périmètre urbain desservi. Les résultats de la recherche ont montré que le besoin individuel en déplacements peut être appréhendé comme un phénomène chaotique. La reconstruction de l'espace d'encastrement à sept dimensions associées à la série chronologique du \nbesoin en déplacements pour un édifice au centre-ville de Montréal permet de reconstruire le profil du besoin par pas de temps de deux minutes, à partir des événements préalablement enregistrés. Basée sur la capacité des véhicules d'un STC d'emprunter l'ensemble des voies de guidages et l'identification des stations de départ et d'arrivée de chaque demande préalablement aux déplacements, \nl'application du principe du maximum d'entropie permet d'identifier les itinéraires individuels des véhicules. L'application du principe, développé à partir des relations de l'entropie statistique et de la théorie de l'information, permet de diffuser les \nvéhicules dans le réseau sous contrainte du respect des demandes des usagers et ainsi de minimiser le phénomène d'engorgement. Dans une approche dynamique de l'évolution du système, la configuration des véhicules dans un réseau STC se \nmodifie en fonction des demandes et doit s'organiser pour répondre aux besoins à venir. Par analogie avec les systèmes naturels, l'application des principes thermodynamiques de l'enthalpie et de l'entropie permettent d'expliciter la relation entre le besoin en déplacement et l'état du système. Par raisonnement déductif, les résultats explicitent le principe d'une configuration des véhicules dans \nle réseau basée sur des critères caractérisant l'état du système dans sa globalité plutôt que sur des critères de proximité et de distances à parcourir. \nLes résultats obtenus sur la base de l'application des lois comportementales des systèmes naturels (phénomènes chaotiques et principes thermodynamiques) sont intégrables dans un modèle. Ce dernier, en tant qu'outil de représentation, permet de mettre en évidence les fonctionnalités dynamiques qui d'une part animent le système et, d'autre part en assurent la cohérence pour satisfaire les besoins individuels dans le temps et dans l'espace. Cette capacité de s'adapter aux caractéristiques du milieu dans lequel un STC est implanté, permet de générer une \nsynergie avec les transports conventionnels pour une diversification de l'offre en transport collectif apte à s'adapter aux multiples dimensions de la demande individualisée en mobilité. Finalement, la démarche développée initie un changement de paradigme dans le domaine du transport collectif en privilégiant la variété des moyens (multiples modes et multiples itinéraires) pour rejoindre les \ndifférents lieux plutôt que la singularité d'un transport de masse. Ce changement de paradigme trouve également un écho en urbanisme où une organisation multifonctionnelle des zones urbaines favorise une accessibilité de proximité diversifiée.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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