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Enregistrement W2769459922 · doi:10.5604/01.3001.0010.5775

SELECTED PROBLEMS OF INTERMODAL TERMINALDEVELOPMENT PROJECTS IN POLAND

2017· article· en· W2769459922 sur OpenAlexaff
Bartosz Grucza

Notice bibliographique

RevueZeszyty Naukowe Uniwersytetu Gdańskiego Ekonomika Transportu i Logistyka · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
Thématiquetransportation and logistics systems
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionScheduleTransport engineeringBusinessTransport infrastructureRoad transportTerminal (telecommunication)Risk analysis (engineering)Environmental planningOperations managementEngineeringInternational tradeComputer scienceTelecommunicationsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermodal transport, or briefly speaking transport using at least two different modes of transport, is becoming an increasingly important element of the EU transport policy not only in terms of cost and time, but also in terms of safety and environmental protection. In Poland, mainly due to the observed development of intermodal terminals it recognizes the growing importance of this type of transport. In the last 5 years investments in the development of intermodal terminals with the use of the European Union funds have exceeded 300 million Euro. It is difficult, however, to identify the compliance of these projects with the available methodological standards and good practices. The article is just such an attempt – it examines the projects of development of intermodal terminals in Poland for the achievement of the objectives, compliance with the schedule and the efficiency of the planned budgets. A consequence of the analysis is to identify common problems for this type of projects and to offer solutions through greater use of the available project management methodological tools successfully used in other industries and sectors.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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