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Enregistrement W4399054636 · doi:10.14254/jsdtl.2024.9-1.8

An attempt to determine the impact of the implementation of autonomous vehicles on a larger scale on the planning of city transport systems

2024· article· en· W4399054636 sur OpenAlexaff
Nikoo Razavi, Grzegorz Sierpiński

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development of Transport and Logistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Computer scienceTransport engineeringEnvironmental planningBusinessEnvironmental scienceEngineeringGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This paper aims to explore the potential impact of autonomous vehicles (AVs) on urban planning, sustainable urban development, and tourism. Methodology: The paper is a conceptual study that reviews and synthesizes existing literature on AVs, urban planning, and tourism. It also uses case studies to illustrate the potential effects of AVs. Results: The widespread adoption of AVs is likely to have significant implications for urban planning, including changes in land use, infrastructure design, and transportation patterns. AVs may also contribute to sustainable urban development by reducing traffic congestion and air pollution. In the tourism sector, AVs could lead to spatial changes, new social inequalities, and changes in the overnight visitor economy. Theoretical contribution: The paper contributes to the understanding of the complex interplay between AVs, urban planning, and tourism. It highlights the need for urban planners and tourism stakeholders to consider the potential impact of AVs in their decision-making processes. Practical implications: The paper provides practical insights for urban planners, tourism stakeholders, and policymakers on how to prepare for and adapt to the widespread use of AVs. It also emphasizes the importance of considering the potential benefits and challenges of AVs in the context of specific cities and tourism destinations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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