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Enregistrement W594356275

Canadian Transportation Demand Management Impact Measurement Guidelines

2009· article· en· W594356275 sur OpenAlexaboutno aff
A Clavelle, D Kriger, G Noxon

Notice bibliographique

Revue2009 ANNUAL CONFERENCE AND EXHIBITION OF THE TRANSPORTATION ASSOCIATION OF CANADA - TRANSPORTATION IN A CLIMATE OF CHANGE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)BenchmarkingBusinessComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation demand management (TDM) has become an increasingly common component of transportation master plans, neighbourhood plans, and transportation studies for development approvals. However, to date, the evidence of the impacts and effectiveness of TDM initiatives has been poorly quantified. This means that cost-benefit analysis, program assessment and an understanding of who is using TDM and why all have been difficult to measure. The need for impact quantification is important because, as this field expands, approval and funding bodies will increasingly require that the impacts of TDM investment be measured. The Transport Canada project Development of Standard TDM Impact Measurement Guidelines combined international best practices with an understanding of the needs of Canadian TDM practitioners. The project developed an evaluation system that provides a flexible framework in which to measure all types of TDM initiatives against their intended goals. The evaluation system recommends indicators and measurements for the various assessment levels and is supported by guidelines for data collection and calculations. The Canadian TDM Impact Measurement Guidelines provide a standardized process for TDM impact measurement and guidance for TDM practitioners, municipalities, and funding bodies. This paper provides a brief overview of the Guideline, including the evaluation process, assessment levels, indicators, data collection techniques, and evaluation procedures.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0140,019
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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