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Enregistrement W4396909045 · doi:10.11118/978-80-7509-963-1-0277

REDUCING THE NEGATIVE IMPACT OF TOURISM ON THE ENVIRONMENT BY USING RAIL TRANSPORT. CASE STUDY: BUCHAREST NORD-BRASOV ROUTE

2024· article· en· W4396909045 sur OpenAlexaboutno aff
Adrian-Nicolae Jipa, Camelia Teodorescu, Ioana Voinea Darius Nestoriuc

Notice bibliographique

RevuePublic recreation and landscape protection ... · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
Thématiquetransportation and logistics systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismRoad transportGreenhouse gasEuropean unionPublic transportMode of transportTransport engineeringQuarter (Canadian coin)Environmental scienceBusinessEnvironmental economicsEnvironmental planningEngineeringGeographyInternational tradeEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourism represents an essential component in the socio-economic development of a state.However, often the methods used affect components of the natural environment.The main source of pollution when it comes to tourism is transport.The transport sector currently generates a quarter of all greenhouse gas emissions in Europe, with the road sector making the largest contribution at around 72%. Projections indicate that emissions generated by the transport sector will increase by approximately 32% in 2030 compared to 1990.A perspective on road transport is given by the use of hybrid cars or alternative fuels (CNG, LPG, hydrogen).By 2025, it is desired to install approximately one million public recharging and refueling stations that will contribute to achieving the goals of zeroemission or low-emission vehicles desired by the European Union.Until these objectives are met, rail transport has multiple advantages over road transport when it comes to environmental protection in the practice of tourism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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