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Enregistrement W4285004758 · doi:10.1155/2022/8676805

Data Modeling of Impact of Green-Oriented Transportation Planning and Management Measures on the Economic Development of Small- and Medium-Sized Cities

2022· article· en· W4285004758 sur OpenAlexvenueno aff
Yuan Lü, Jinyan Shao, Yifeng Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSustainable developmentUrban planningUrbanizationGreen developmentTransportation planningEnvironmental planningBusinessModernization theoryEnvironmental pollutionContext (archaeology)Transport engineeringEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEconomic growthCivil engineeringEnvironmental protectionEconomicsEngineeringEcologyEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid growth of urbanization and motorization in China in recent years, the demand for transportation in people’s work and daily lives has increased. In this context, a number of issues such as urban traffic congestion, energy consumption, and environmental pollution have become increasingly severe. As a result, the tremendous socioeconomic, resource, and environmental pressures have been placed on the development of urban transportation. Sustainable economic and social development requires green development as a precondition. The economical and efficient use of resources and the protection and improvement of the ecological environment are conducive to the formation of a new pattern of modernization for the harmonious development of man and nature. Transportation planning is an essential technical field for promoting the development of green and ecological cities, and it is one of the primary responsibilities of urban planning. The application of green ecological planning technology and the scientific and reasonable development of traffic planning and management measures can aid in reducing energy consumption and, thus, achieving the goal of environmental protection. In this field, green transportation is a mature green ecological planning technology. Green transportation development is not only a key solution to urban transportation problems, but also an essential means of achieving sustainable urban development, so it has become a hot topic in the field of transportation. As the ideal city of the postindustrial era, ecocity can serve as a model for the sustainable development of China’s small and medium-sized cities. After all, industrial development is an unsustainable path, so human society must embrace green development. The core of green development lies in shifting from an exclusive reliance on industrialization to the urban transformation into an ecological civilization. Given the current contradictions between economic growth and resource and environmental degradation, promoting green and environmentally conscious transportation planning with resource conservation in mind is a crucial means of resolving these contradictions. Government incentives and restrictions are essential for the development of green transportation. Therefore, it is crucial to study the impact of environmentally conscious transportation planning and management measures on the economic growth of small and medium-sized cities. This will provide relevant departments and stakeholders with guidance and a reference for formulating policies that will contribute to the harmonious development of China’s green transportation and economy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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