Donner du sens aux concepts. La mobilité durable et les systèmes d'indicateurs dans le domaine de la politique des transports
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Ces dernières années, des stratégies au service d’une mobilité durable (de transports durables) ont été mises en place dans maints pays et aussi au niveau international, jusqu’à présent sans grand succès. Il reste que la question se pose de savoir comment évaluer concrètement la durabilité des systèmes et des politiques de transports et comment les mesures obtenues peuvent servir à la planification des transports. Le présent article traite essentiellement des indicateurs et cadres de suivi qui sont en usage dans le secteur des transports. Il étudie un petit nombre de systèmes d’indicateurs en usage à l’heure actuelle et recherche s’ils contribuent, et de quelle manière, à rendre les concepts de durabilité opérationnels pour la gouvernance de la mise en œuvre de la mobilité. Les six programmes d’indicateurs examinés se composent d’un système général d’indicateurs d’environnement, d’un cadre d’évaluation de l’efficacité de la politique des transports et de quatre jeux d’indicateurs axés notamment sur l’interaction entre les transports et l’environnement. Quatre d’entre eux sont nationaux (un du Danemark, un du Canada et deux des États-Unis) et deux internationaux (Agence européenne pour l’environnement ( aee ) et Organisation de coopération et de développement économiques ( ocde )). L’auteur conclut que les orientations fournies par ces systèmes et d’autres programmes d’indicateurs ne favorisent guère la progression dans la voie d’une mobilité durable. Afin de mieux prendre en compte les objectifs de durabilité, il convient d’examiner quatre grandes questions : comment gérer l’intégralité de la problématique environnementale, comment incorporer les facteurs de causalité dans les systèmes, comment concilier durabilité et objectifs politiques et comment lier les systèmes d’indicateurs à l’élaboration de la politique.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».