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Enregistrement W4298314972

Competitiveness of Port-Cities: The Case of Marseille-Fos - France

2012· preprint· en· W4298314972 sur OpenAlexaff
Lucie Billaud, Jasper Cooper, Claude Comtois, Suzanne Chatelier, Léonie Claeyman, César Ducruet, Caroline Guillet, Charlotte Lafitte, Jing Li, W.J.J. Manshanden, Evgueny Poliakov, Nicolas Winicki

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)BusinessEconomic geographyGeographyRegional scienceAgricultural economicsEconomicsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This working paper offers an evaluation of the performance of the port of Marseille-Fos, an analysis of the impact of the port on its territory and an assessment of policies and governance in this field. It examines declining port performance over the last decades and identifies the principal factors that have contributed to it. The effect of the ports on economic and environmental questions is studied and quantified where possible. The value added of the port cluster of Marseille-Fos is calculated and its interlinkages with other economic sectors and other regions in France delineated. The paper outlines the impact of the ports? operations, and shows how their activities spill over into other regions than the one in which the port of Marseille-Fos is located. The major policies governing the ports are assessed, along with policies governing transport and economic development, the environment and spatial planning. These include measures instituted by the port authorities, as well as by local, regional and national governments. Governance mechanisms at these different levels are described and analysed. Based on the report?s findings, recommendations are proposed with a view to improving port performance and increasing the positive effects of the port of Marseille-Fos on its territory.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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