Two‐stage multi‐criteria analysis and the future of intelligent transport systems‐based safety innovation projects
Notice bibliographique
Résumé
This study outlines a new two‐stage multi‐criteria analysis (MCA) methodology to facilitate assessing and selecting investments in intelligent transport systems (ITSs). The authors focus on ITS‐based safety innovation projects (SIPs) in the realm of road transport infrastructure, namely, those conducive to more ‘forgiving roads’ and ‘self‐explanatory roads’. Stakeholders interested in improving road safety can use this MCA tool to assess alternative options for improving road safety, based on how each option contributes to each stakeholder group's objectives. The preferences of each stakeholder are fully taken into account in a first stage through partial MCAs, which determine how each SIP contributes to each separate stakeholder's specific objectives. In the second stage, the preferences of all stakeholders are bundled, with more emphasis on societal preferences. This second stage analysis paradoxically allows identifying policy areas where government incentives could address strong concerns voiced by particular stakeholder groups. In other words, an implicit feedback loop is generated to the SIPs’ design, with ‘redesign’ intended to reduce the gap between societal preferences and specific‐stakeholder ones, thereby increasing the probability that the support of all stakeholder groups involved could still be ascertained.
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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 | 0,024 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».