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Enregistrement W4415814966 · doi:10.18664/1994-7852.213.2025.342019

MODERN TRENDS IN MOTORIZATION AND THEIR IMPACT ON THE DEVELOPMENT OF TRANSPORT INFRASTRUCTURE

2025· article· W4415814966 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCollected scientific works of Ukrainian State University of Railway Transport · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Systems and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrificationTaxisPublic transportContext (archaeology)Sustainable transportKey (lock)Smart cityTraffic congestionSustainable developmentIntelligent transportation system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 21st century, global transport systems are undergoing a profound transformation driven by environmental challenges and technological advancements. Sustainable transport has emerged as a key development vector, involving not only the gradual elimination of internal combustion engines but also a redefinition of mobility principles.A central trend is the electrification of transport. Major automakers have announced plans to phase out petrol-powered vehicles, while charging infrastructure is rapidly expanding across Europe, North America, and China, enhancing the everyday practicality of electric vehicles.Digitalization is another crucial direction. Cities are adopting intelligent traffic management systems – adaptive traffic signals, real-time congestion monitoring, and smart parking solutions. Urban mobility control centers in cities such as Singapore, Barcelona, and Tokyo use AI and machine learning to streamline traffic flows, reduce emissions, and improve travel efficiency.The «Mobility as a Service» model is also gaining momentum. It offers users access to various transport modes – public transit, bike-sharing, car-sharing, and taxis – via a single platform or app. This system, already operational in Berlin, Helsinki, Stockholm, and Paris, promotes multimodal transport and reduces reliance on private vehicles.Equally important is the transformation of urban space. The «15-minute city» concept ensures essential services are reachable within 15 minutes on foot or by bike. Cities like Paris, Copenhagen, and Vancouver are redesigning public spaces to prioritize walkability, micromobility, and reduced car access in central zones.This article presents an analysis of key trends, current challenges, and development prospects of transport infrastructure in the context of growing motorization. Particular attention is given to identifying strategic pathways for transitioning toward sustainable and innovative mobility. It is emphasized that the decisions made today will have a direct impact on the quality, safety, and comfort of life in the near future.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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