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Enregistrement W4405737206 · doi:10.1080/16874048.2024.2445333

Comparative analysis of sustainable mobility planning tools: case studies from Italy, Egypt, and Lebanon

2024· article· en· W4405737206 sur OpenAlexaff
Donato Di Ludovico, Federico Eugeni, Yehya Serag, Talal Salem, Dima Jawad

Notice bibliographique

RevueHBRC Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentEnvironmental planningCivil engineeringComparative caseEngineeringRegional scienceBusinessConstruction engineeringGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the integration between different scales of sustainable mobility planning, with particular reference to the integration between Sustainable Urban Mobility Planning (SUMP) and Urban Design. It was carried out in the framework of the EU Erasmus+ UPGRADE project – Urban and transPortation reGeneration for Reducing Automobile Dependency in Middle East and North Africa – MENA area, whose cities are facing major challenges to improve their sustainable mobility. The study uses a comparative method to compare planning models and tools in the European Union, currently limited to the Italian case, with those in the MENA region currently limited to Egypt and Lebanon. On the one hand, the qualitative analysis concerns the integration between sustainable mobility planning and regional and urban spatial planning, looking for relationships (horizontal and vertical coherence checks) and criticalities between them. On the other hand, the analysis concerns the integration of the above levels and types of planning with urban design practices aimed at sustainable mobility. The application of the methodology revealed some criticalities inherent in the processes differentiated according to the countries considered, highlighting key disconnections between SUMP and Urban Mobility Design practices. The next steps of the research will be to expand the case studies and search for good practices in urban mobility design.

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)0,005
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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