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Enregistrement W2887742868 · doi:10.5539/mas.v12n9p28

The Public Space as an Articulating and Structuring Element for the Sustainable Urban Mobility. Case Study: Parking management in Villavicencio, Colombia

2018· article· en· W2887742868 sur OpenAlexvenueno aff
Carlos A. Moncada, Ximena Carolina Velandia

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Parking Systems Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional de ColombiaTechnische Universität Kaiserslautern
Mots-clésParking spaceTransport engineeringBusinessPublic transportSustainabilitySustainable transportOccupancyEnvironmental planningGeographyCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the purpose of contributing to knowledge in parking management, this research based on sustainable mobility and the right to enjoy public space, aims to generate guidelines that promote an urban lifestyle centered on integration between different modes of transport, motorized and non-motorized. In this sense, a case study is included on parking management in the city of Villavicencio (department of Meta), in which an inventory and characterization of on-street and off-street car parks is presented as the main input. Based on this information, a methodology is proposed, aimed at guaranteeing off-street parking with capacities greater than 50 spaces, eliminating those with low capacity and relocating their demand in parking lots with higher capacities and low occupancy percentages. This will allow financial sustainability so that off-street parking can offer adequate security, infrastructure and fare conditions that make them more attractive compared to on-street parking areas. Additionally, it is proposed the elimination of parking on the road with access or exit to the arterial road and the elimination of areas for this type of parking that intersect with public transport routes or infrastructure for bicyclists.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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