La partie urbaine de la chaîne de transport, premiers enseignements tirés de l'enquête ECHO. In : enquête " ECHO " - Les apports des enquêtes chargeurs pour la connaissance des chaînes de transport de marchandises et de leurs déterminants logistiques
Notice bibliographique
Résumé
Cet article fait le point sur les premiers enseignements tirés de l'enquête ECHO en ce qu'elle concerne la partie urbaine. Les résultats présentés ici proviennent à titre principal d'une exploitation faite en 2006 par E. Beaudoux, étudiant statisticien à l'université de Paris Dauphine, à laquelle nous renvoyons pour les résultats détaillés. Des exploitations plus exhaustives devraient être entreprises conjointement par le LET et par l'INRETS/Splot pendant l'année 2008, afin de vérifier un certain nombre d'informations issues de cette première exploitation, et afin de traiter des champs non encore étudiés. Les résultats de l'exploitation d'E. Beaudoux ont été présentés pour les trois catégories d'agglomérations suivantes : les agglomérations inférieures à 100 000 habitants, les agglomérations de plus de 100 000 habitants à l'exception de l'agglomération parisienne, et l'agglomération parisienne.
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 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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».