Notice bibliographique
Résumé
Belgrade?s main characteristics are: a) high densities, b) extremely high concentration of jobs in CBD and its central zone, c) very high level of usage of urban public transport and of pedestrian movements. According to the Newman - Kenworthy classification, Belgrade is a typical ?public transport city?, while due to its transport strategy Belgrade can be best described as a hybrid of the Thomson?s ?low cost strategy? (very high usage of buses) and ?strong centre strategy? (high concentration of jobs in it?s CBD). This type of spatial development and urban transport strategy is extremely sensitive to the rise of personal motorization and automobile usage. Since in Belgrade: a) main mode of transport are buses, b) streets are very narrow, c) although public transport oriented, Belgrade doesn?t have rail systems with separated, ?exclusive? right of way (metros, and light rail systems - traffic jams at Belgrade?s streets are extremely pronounced - number of vehicles per 1 km of streets is - 277 vehicles/km. Hence, Belgrade has four times more vehicles per 1 km of street network than Australian cities, two times more than metropolises of the USA and Canada, and 25% more than the West European and wealthy Asian cities. In short, Belgrade is (for a very long time) mature for a rail (metro or LRT) system, with completely separated, exclusive right of way, and much more strict private motor vehicles limitation strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».