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Enregistrement W4287954113

Report modal en transport de marchandises en France : une offre suffisante ?

2020· preprint· fr· W4287954113 sur OpenAlexaff
François Combes, Patrick Niérat

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transport de marchandises est une activité économique essentielle. La structure des tissus économiques et industriels français et mondiaux implique des mouvements importants de marchandises; la performance du transport de marchandises est donc un facteur important de performance économique. Cependant, il génère plusieurs impacts négatifs (réchauffement climatique, pollution, congestion, etc.), qui appellent l'attention de l'action publique. De ce point de vue, le choix modal est une question particulièrement importante. En effet, on attend souvent des modes de transport dits «non routiers» (le transport ferroviaire et fluvial) qu'ils «enlèvent des camions des routes». Aujourd'hui en France, les transports de marchandises s'appuient majoritairement - à 89 % des tonnes-kilomètres en 2018, contre 51 % en 1974 - sur le transport routier. La part des modes non routiers est jugée trop faible, et des actions politiques diverses ont été mises en oeuvre au cours des dernières décennies afin d'inverser la tendance, jusqu'ici sans grand succès. Dans un contexte où de nouvelles mesures sont en discussion pour, notamment, relancer le fret ferroviaire, il faut s'interroger sur les causes de la situation actuelle. Il est tentant d'expliquer, au moins en partie, l'échec des modes non routiers par une irrationalité supposée des acteurs du transport et de la logistique. Cet article offre un autre point de vue. Les principaux déterminants logistiques, économiques et géographiques de la situation actuelle sont d'abord présentés. Ensuite, diverses mesures pouvant être susceptibles de promouvoir le report modal sont analysées.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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