Notice bibliographique
Résumé
Data for 1995 and 2005 on forty-two cities in the USA, Canada, Australia, Europe and Asia suggest that car use as well as total motorised mobility have decoupled from real growth in metropolitan GDPs. The car vehicle kilometres travelled per unit of GDP in thirty-nine out of the forty-two cities studied has reduced by an average of 24%. In thirty-five or 83% of the cities, total motorised passenger kilometres travelled per unit of GDP was lower in 2005 than it was in 1995, by an average of 26%. Decoupling of urban mobility from GDP can occur in the context of still rising car use or total mobility. However, in twelve out of the forty-two cities the actual car use per capita also declined by an average of over 6%. Overall, it is found that the average increase in car use in these forty-two cities from 1995 to 2005 was 7% or less than one-third of the level in the 1980s. This decoupling of car use from GDP growth is thus part of the ‘peak car use’ phenomenon. New data showing an improvement in the relative speed of public transport systems compared to general road traffic over many decades, which is being led by a strong global trend towards urban rail, may help to explain these results. Further research is needed to see if Chinese and Indian cities, with their heavy investments in rail, can also start to show a decoupling of passenger transport from GDP. Overall, the results suggest a possible future where wealth can continue to be created globally whilst reducing the use of cars, oil and their damaging global impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».