ROADIDEA INCO – A Comparison of North-American and European Data Availabilities and Applications
Notice bibliographique
Résumé
The main target of ROADIDEA, a collaborative research project in the 7th Framework Pro-gramme of the European Union, was to answer the question, whether the European Transpor-tation System is still able to produce radical innovations. And if not, what are the barriers to be overcome. Amongst other side aspects of such a general investigation of innovation potential, the data aspect was one of the most important investigations carried out in parallel. In a dedicated data work package corresponding data availability and related aspects were analysed. However, the heterogeneous availability of necessary data (traffic and weather) in Europe was identified as one of the main barriers for the implementation of desired services on a conti-nental scale. This specific barrier made it almost impossible to implement similar services in different European countries and regions. When reporting this to the European Commission, the question came up, whether a free data policy – as assumed being applied in the U.S. – could solve this issue. As a minor extension to the ROADIDEA project, ROADIDEA INCO (International Cooperation Aspects) was charged with the investigation of comparable ITS services in the U.S. and Canada and underlying data. But also the other way around approach – to investigate available data and assess corresponding application and services - promised to reveal interesting relations between available data and derived applications and services. This paper describes the results of the data source and application investigation of the ROADIDEA INCO project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».