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Enregistrement W4408284440 · doi:10.1016/j.tranpol.2025.03.010

Assessing the acceptance of modal shift policy among shippers and logistics providers

2025· article· en· W4408284440 sur OpenAlexaff
Denise Beil, Lisa-Maria Putz, Christa Sys, Matthew J. Roorda

Notice bibliographique

RevueTransport Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Global Challenges and European Industrial Competitiveness
Mots-clésModal shiftModalBusinessTransport engineeringEnvironmental economicsMarketingEconomicsEngineeringPublic transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 1992, European transport policy has emphasized a shift to more eco-friendly transport modes, such as rail and inland waterways, to reduce the dominance of road transport. However, this policy direction has met with limited success, presenting a significant problem setting: the challenge of gaining acceptance for modal shift policies in the freight transport sector. To address this issue, this study aims to assess the acceptance of modal shift policies among shippers and logistics service providers. Using a mixed-methods approach including 131 survey responses and one focus group discussion, with a geographical focus on Austria, Germany and the Benelux countries, this research examines the acceptance of modal shift policies, categorized into push, and pull strategies, through five hypotheses. The results show a strong preference for pull measures and emphasize the need for EU-wide policy harmonization and improved infrastructure to increase the competitiveness of eco-friendly transport modes. • No significant difference in modal shift policy acceptance by shippers and LSPs • Previous experience influences shipper and LSP acceptance of modal shift policies • Shippers and LSPs prefer pull measures (incentive) over push measures (taxation) • Harmonization of the regulatory framework across Europe remains a major challenge

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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