Future Scenarios for Traffic Information and Management
Notice bibliographique
Résumé
The limited coordination between public and private actors in the fields of traffic information and management has led to reduced efficiency and sometimes undesirable situations. The main objective of the Strategic Council for Traffic Information and Traffic Management installed by the Dutch Ministry of Transportation is to develop a joint strategy for the development and the organization of traffic information and traffic management by public authorities and private parties. This strategy will outline future developments and related actions, as well as the organization and roles of the relevant actors for traffic management and information activities. To satisfy these requirements, a proposed scenario-based approach entails sketching different scenarios to describe the situations in 2015, 2020, and 2028 for public and private stakeholders involved in traffic management and traffic information. The approach to determine these scenarios, the scenarios themselves, and their implications are described. The developed scenarios were built around the dimension of freedom of choice of the traveler. After extreme scenarios were identified, possible scenarios were sketched and were linked to instruments and to multiple objectives. On the basis of the scenarios, no-regret activities (those beneficial regardless of scenario) were identified as part of the robust strategy forming essential elements for all possible scenarios. These no-regret activities reflect an important outcome of the project; they entail setting up the value chain of traffic information, setting up a data warehouse to share all relevant data (including the functional and technical standards), and preparing for integrated network management and cooperative systems.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».