Digitization in the Transport Sector: Development Trends and Indicators. Part 1
Notice bibliographique
Résumé
The article outlines the current global trends in digitalization, which include the use of big data and cloud technologies, the spread of Internet of Things (IoT), the development of robotics, the spread of 3D printing technology, blockchain processes and crowdsourcing. The main problem of the article is to study the process of digitalisation in general and in the transport sector in the context of trends and development indicators, and to make recommendations for further improvement of the national statistical database by including indicators on the development of information and communication technologies in the transport sector based on international databases. The particular attention is paid to the consideration of the institutional basis of digitalisation worldwide, with focus on the practices of the EU, Germany, Canada, the USA and Kazakhstan. The experience of Ukraine in digitization of the economy and the transport sector in particular is carefully studied. Consideration is given to the database indicators measuring digitalization trends, with selecting the indicators reflecting these processes in individual economies and related to digital transformations in the transport. The particular attention is paid to the Ukraine’s position in these international databases and the completeness of information on relevant indicators in Ukraine. A comparison of the selected indicators with the indicators of digitalisation in the transport sector in the official statistical database was carried out, and the systematization of these indicators was made in order to further improve the official statistical database by including in it the indicators on the development of information and communication technologies in the transport sector. The careful study and analysis of international and national statistical databases allowed for creating a set of indicators on digitalization in the transport sector, with including the indicators in it reflecting the dissemination of information and communication technologies in the transport sector and characterizing digital transformations in the transport. The proposed set of indicators is dynamic and can be complemented by other indicators in the process of digital transformations in the transport sector. Given the current global trends of the growing penetration of digital technology in all the spheres of human activity, this set of indicators can be used not only to monitor these processes in the transport sector, but also in the management practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».