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Enregistrement W3130242835 · doi:10.5539/jms.v11n1p88

Environmental Issues in City Logistics: The Case of Low Emission Zones in Europe

2021· article· en· W3130242835 sur OpenAlexvenueno aff
Gilles Paché, C. Morel

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaBusinessDistribution (mathematics)Energy consumptionOrder (exchange)Environmental economicsConsumption (sociology)SustainabilityDependency (UML)Greenhouse gasSustainable developmentPoliticsEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceEngineeringGeographySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The energy transition can be defined as all the transformations of the system of production, distribution and consumption of energy carried out in a territory in order to make it more ecological. The aim is to reduce the environmental impact of an energy system. Inseparable from sustainable development, the energy transition contributes to the fight against global warming, through the implementation of changes based on innovative technologies, but also and above all on new political orientations. The paper focuses in particular on city logistics in Europe as an illustration of energy transition, showing that strategic interactions between city logistics stakeholders are at the heart of new practices, particularly in the implementation of low emission zones (LEZs). A case study was conducted with a large French metropolitan area, which is at the forefront of sustainable city logistics. This case study is based on an analysis of official documents written as part of the implementation of the LEZ. Using a conceptual framework drawn from the SCP paradigm, which is at the origin of the industrial organization’s stream, the results indicate that the success of environmental city logistics strategies depends effectively on interactions between several public and private stakeholders, and not only on virtuous managerial practices from companies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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