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Enregistrement W4385541655 · doi:10.55905/revconv.16n.8-030

Explorando a hierarquia de redes e eficiência de transporte em escala regional: um estudo sobre a aplicação da polaridade no estado do Rio Grande do Sul

2023· article· pt· W4385541655 sur OpenAlexaff
Fernando dos Santos Calvetti, Sofia Bueno da Silva

Notice bibliographique

RevueContribuciones a las Ciencias Sociales · 2023
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Sciences
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo, revisitando a dissertação de mestrado do autor principal, tem como objetivo aprimorar a compreensão e o aperfeiçoamento da eficiência de transporte em escala regional, dentro e entre áreas metropolitanas. A infraestrutura e os serviços de transporte eficientes desempenham um papel crucial na conquista do desenvolvimento sustentável, no estímulo ao crescimento econômico e na mitigação dos impactos ambientais. Nas regiões metropolitanas, onde ocorre a concentração da urbanização e do crescimento populacional, a importância da eficiência do transporte se torna ainda mais evidente. Para abordar essa questão, este estudo propõe uma metodologia que combina teoria dos grafos e medidas de polaridade para analisar as hierarquias regionais e seu impacto na eficiência do transporte. Ao representar a rede viária regional, cidades e praças de pedágio como um grafo com atributos vinculados aos dados quantitativos das economias urbanas, essa abordagem oferece um método conciso e replicável para examinar a hierarquia de redes em economias urbanas. Os principais resultados desta pesquisa contribuem para uma melhor compreensão da dinâmica regional e identificam nós-chave dentro da rede de transporte. Essa análise fornece insights valiosos para tomadas de decisão baseadas em evidências e o desenvolvimento futuro de políticas de transporte, visando aprimorar a eficiência do transporte em tais áreas.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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