MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4363679553 · doi:10.1002/sd.2537

The sustainable transport planning index: A tool for the sustainable implementation of public transportation

2023· article· en· W4363679553 sur OpenAlexafffund
Mona Ghafouri‐Azar, Sara Diamond, Jeremy Bowes, Ehsan Gholamalizadeh

Notice bibliographique

RevueSustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesMitacsGovernment of Ontario
Mots-clésSustainable transportSustainabilityComparabilityTransportation planningPublic transportAnalytic hierarchy processGreenhouse gasContext (archaeology)Index (typography)Environmental economicsProcess (computing)Sustainable developmentBusinessComputer scienceTransport engineeringOperations researchEconomicsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The transportation sector contributes significantly to global greenhouse gas emissions, so it is crucial to assess and measure the sustainability of transportation systems. In this context, this study was conducted to develop an integrated index through the use of the multi‐criteria decision analysis method. The method combines existing discrete indexes into one comprehensive evaluation of public transportation, resulting in the sustainable transport planning index (STPI). In the STPI model, sustainability of transportation systems is assessed based on social, economic, and environmental factors that support the implementation of zero emission busses. The weight of each indicator is determined through the analytical hierarchy process, where expert judgment is used to assess the relative importance of each indicator. Normalization of indicators is performed to ensure comparability and consistency. The final STPI index is calculated as the weighted average of the normalized indicators. The STPI model reduces bias in the decision‐making process by considering multiple aspects and utilizing a structured approach to transport planning. The results of this method can provide valuable insights for decision‐makers, public transport agencies, government ministries, the private sector, and other stakeholders. As case study model, the STPI model was applied to the public transport system of the United Kingdom from 2007 to 2019, however; the methodology and lessons learned are applicable to all countries that are in the process of assembling data sets to weigh trade‐offs and inclusions in relation to sustainable transit such as accessibility and health impacts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainable DevelopmentMême sujetUrban Transport and AccessibilityTravaux en français237 207