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Enregistrement W2605777084 · doi:10.11159/icte17.122

Transport Planning, Organisation and Management

2017· article· en· W2605777084 sur OpenAlexvenueno aff
Elżbieta Macioszek, Grzegorz Sierpiński, Marcin Staniek, I. Celiński

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum Badań i Rozwoju
Mots-clésComputer scienceProcess managementBusinessKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High traffic volumes in transport networks are currently among the key issues addressed by municipal authorities of contemporary cities.The complex nature of traffic and its consequences, such as e.g.emission of exhausts and noise, negative environmental impact, costs, time, deterioration of public space, requires appropriate transport planning, organisation and management conducted in a comprehensive manner, aimed at maintaining balance in the transport system.On the other hand, efficient transport management and organisation requires information concerning transport behaviour patterns observed in the travelling population.What proves to be crucial is the knowledge of the travel source, destination as well as the travelling mode and individual traffic routes.Measurements conducted for purposes of traffic modelling do not usually allow for precise analysis and visualisation of characteristics of transport multimodality.For the sake of sustainable development of transport, modal split must be oriented towards eco-friendly solutions, and thus also towards an increase in the share of multimodal travel.Such a need also stems from the growing dynamics of travelling and relocation of traffic generators and absorbers.The authors conducted studies of transfers made in the travelling population on a real time basis, i.e. with increased accuracy compared to traditional research methods typically applied so far.Under the Green Travelling project, mobile surveys of transfers made in the territory of the city of Gliwice (Upper Silesian conurbation, Poland) were conducted by monitoring transfers of persons through tracking of mobile phones featuring GPS receivers.The studies were aimed to enable identification of the inhabitants' transfers, paying special attention to the chains generated in the process.Such an approach makes it possible to account for the specificity of multimodal travels and their dynamic evolution in traffic modelling.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,017

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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