Notice bibliographique
Résumé
In 2001, the newly elected Paris Mayor started to implement an active probicycle policy, mainly based on investments in bike paths and on the launching of a bike rental system in July 2007 (Vélibs). This article aims at appraising such a public policy by measuring its welfare impact, expressed as the Net Present Value (NPV) of the overall changes generated over 2007-2010. Faster bikes perform more kilometres in Paris. Some people shift from cars, buses, and subway to bikes and Vélibs. Switching from a passive mode of transportation to bicycle has a positive health impact. The amounts of C02, local pollutants, noise and congestion externalities generated by each mode are also changing. By contrast, the speed of car is slightly reduced, partially because of a narrowed road capacity. Public finance is affected by the change in fiscal revenues collected whereas the bike rental system's operator (Decaux) realizes some profits. Finally, the pro-bicycle policy has an initial investment cost and a residual value. All these changes are calculated and computed in a same monetary unit. This policy is (slightly) beneficial for society (a total NPV of +136 M€) even if the cost for public finance (-704 M€) is close to the bikers' benefit (+859 M€). Vélibers are highly subsidized by the city. This policy is also working at the expense of the cars' drivers (- 286 M€) while positive externalities are not very important (+101 M€) and Decaux's profits are moderated (+166 M€). Several sensitivity analyses are conducted to identify the key drivers of the policy's success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».