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Enregistrement W2938642619 · doi:10.1155/2019/7871426

Decision Support Framework for Cycling Investment Prioritization

2019· article· en· W2938642619 sur OpenAlexvenueno aff
Draženko Glavić, Miloš N. Mladenović, Marina Milenković

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Context (archaeology)PrioritizationDecision support systemComputer scienceMultiple-criteria decision analysisOperations researchVariety (cybernetics)Decision analysisRisk analysis (engineering)Investment (military)CyclingCost–benefit analysisManagement scienceEnvironmental economicsProcess managementBusinessEngineeringEconomicsData miningMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the significant potential for environmental, economic, social and health benefits from cycling, transport planners around the world are considering a wide variety of strategies for its promotion. However, cycling investments still have to find their place in a coherent package among other policies. Different constraints often imply a need for prioritization in cycling project implementation. The need for prioritization list of proposed investments can be caused by different factors such as available budget, available time, and regulatory constraints. Evaluation of investments in cycling infrastructure is a field of study that still requires further development, as previous research has mostly focused on questions of what to build and where. Previously used cost-benefit methods have substantive and procedural limitations in dealing with non-commensurable effects, and dealing with multiple conflicting objectives stemming from different stakeholders. On the contrary, development of prioritization list is formulated here as a semi-structured decision problem, thus belonging to the group of multi-criteria analysis (MCA) methods. The MCA methodology implemented in this decision-support framework is based on Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE). The expert-based decision-support framework includes procedures for defining list of evaluation criteria and their weights, scoring of alternatives, and sensitivity analysis. Presented decision-support framework is applied on six bicycle sections of the EuroVelo route 8 through Montenegro. Results provide a list of prioritized infrastructural investments, as well as list of criteria with weights, and sensitivity analysis. Decision-support framework is discussed in the context of further professionalizing of cycling planning, as well as short-term and long-term structuration of organization learning in the transition country context. Finally, this development opens up directions for further contextualization of decision criteria, and greater consideration of user attitudes in cycling promotion.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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