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Enregistrement W3049353713

Exploring complementarity of Life Cycle Thinking and Landscape & Urban Planning towards sustainable urban co-design.: Case study : Electric based tricycle technologies for last kilometer delivery

2020· preprint· en· W3049353713 sur OpenAlexaff
Ghada Bouillass, Joris Masafont, Maëlle Baronnet, Nathan Bertho, Philomene Blot, Jeremy Costanzo, Thomas Dubard, Pierre Frodé de La Forêt, Tristan Gaudron, Juliette Gerbaux, Allyriane Jousse Della Giustina, Vincent Lannelongue, Elie Lesec, Romain Seailles, Hugo Terrasson, Arthur Wienhold, Benoît Gschwind, Philippe Blanc, Paula Pérez‐López

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Planning and Landscape Design
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplementarity (molecular biology)Urban planningArchitectural engineeringUrban landscapeEnvironmental planningUrban designComputer scienceGeographyEngineeringCivil engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, sustainability is gaining importance in territorial policies. Yet, no substantial efforts have been deployed for systematically integrating environmental, social and economic aspects in early stages of urban service co-design. While Life Cycle Assessment (LCA) is a suitable method for impact assessment of products and services, Landscape-Urban Planning (LUP) provides information on how these products and services interact at the territorial scale. Our understanding of urban systems’ needs could go a step further towards better consumption patterns and resources optimization by coupling both approaches. This work explores the synergy between Life Cycle Thinking and Landscape-Urban Planning by their application to an essential urban service: logistics. The challenging metabolism of high-density urban systems is taken as an opportunity to consider emergent logistic solutions, specifically electric tricycle technologies for last kilometer delivery. Firstly, we start by applying each approach individually; following LUP perspective, we define a territorial reading grid, based on a set of criteria describing physical, socio-cultural, and economic resources of a landscape. Then, using LCA, we quantify potential impacts or benefits of electric tricycles technology compared to the existing delivery technologies. Electricity for tricycle batteries’ charging is provided by photovoltaic systems. In a second step, results from both approaches are coupled to determine local urban hotspots that describe the main aspects to meet stakeholders’ needs and improve their living conditions. Sustainability design parameters are, thus, defined to optimize the tricycle technology. Finally, the design and optimization of the electric tricycle-based delivery system is carried out. The Geographical Information System (i.e .Quantum GIS) is used to explore local data on solar energy potential spots, cycling infrastructures, potential urban logistic platforms, etc. Energy required has been computed to determine adequate charging infrastructures, taking topography and climate conditions into account. Intelligent logistic planning is performed to improve efficiency, optimize the streamline to reduce environmental impacts and simulate interaction with other urban transportation flows. Based on the current case study, the urban service co-design framework has been fully established in order to gain sustainability in a territorial management scale through LCA and LUP perspectives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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