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Enregistrement W2005464711 · doi:10.1080/01441647.2015.1038666

Planning for Urban Freight Transport: An Overview

2015· article· en· W2005464711 sur OpenAlexaff
Jianqiang Cui, Jago Dodson, Peter Hall

Notice bibliographique

RevueTransport Reviews · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraffic managementTransport engineeringCity logisticsBusinessUrban planningEnvironmental planningKey (lock)Transportation planningLand useRegional scienceEngineeringGeographyComputer scienceCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban freight transport is essential to the functioning of cities, but is also an activity that affects the urban environment and communities. Yet, freight is often overlooked in discussions of urban transport, in contrast to passenger modes. Much freight research emphasises questions of operations and network management but is less attentive to the links between freight transport and urban development. New efforts are needed to improve understanding of the link between urban freight and cities. This paper presents a broad discussion of the links between urban freight transport and urban planning through an overview of the literature in the field. The paper discusses key problems confronting planning and policies for urban freight transport in relation to its importance, impacts, interrelationship between stakeholders, institutions, influencing factors and challenges. The paper proposes a revitalised agenda for planning for urban freight and identifies key directions for further research, particularly around the land-use, environmental and institutional dimensions of urban freight management. By identifying major underdeveloped areas of urban freight research, the paper offers guidance as to key issues that will need to be addressed as freight grows as a proportion of the urban transport task.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,059 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations133
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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