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Enregistrement W2971428932 · doi:10.33017/reveciperu2007.0004/

LOS DESAFÍOS CONFRONTADOS POR LOS PROYECTOS CONVENCIONALES DE TRANSPORTE Y EL POTENCIAL DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTE PARA UNA CIUDAD EN DESARROLLO, LIMA, PERÚ

2019· article· es· W2971428932 sur OpenAlex
Manuel Martínez

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista ECIPeru · 2019
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusinessTransport engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LOS DESAFÍOS CONFRONTADOS POR LOS PROYECTOS CONVENCIONALES DE TRANSPORTE Y EL POTENCIAL DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTE PARA UNA CIUDAD EN DESARROLLO, LIMA, PERÚ CHALLENGES TO CONVENTIONAL TRANSPORTATION PROJECTS AND THE POTENTIAL FOR INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS IN A DEVELOPING CITY, LIMA, PERU Manuel J. Martíneza DOI: https://doi.org/10.33017/RevECIPeru2007.0004/ RESUMEN Este artículo examina los desafíos que encuentran los proyectos convencionales de transporte urbano cuando se implementan durante el proceso de motorización de Lima. Como solución potencial, se recomienda que se priorice la investigación y desarrollo de los Sistemas Inteligentes de Transporte para Lima. Palabras clave: Sistemas Inteligentes de Transporte, Telecomunicaciones, Transporte Urbano, Política de Transporte Urbano. ABSTRACT This paper presents the challenges to the implementation of conventional transportation projects in developing cities with motorization process and recommends research in Intelligent Transportation Systems. Keywords: Intelligent Transportation Systems, Telecommunications, Urban Transportation, Urban Transportation Policy.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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