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Enregistrement W603504559

REDUCING CAR USE FOR SHORT TRIPS {PRIVATE}

2001· article· en· W603504559 sur OpenAlexaboutno aff
RL Mackett

Notice bibliographique

RevueSelected Proceedings of the 9th World Conference on Transport ResearchWorld Conference on Transport Research Society · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRIPS architectureWork (physics)Public transportTransport engineeringQuarter (Canadian coin)Scope (computer science)Government (linguistics)BusinessOrder (exchange)KilometerMode choiceEngineeringGeographyFinanceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In most countries of the world, car use is increasing, leading to a range of problems. In Great Britain, a quarter of all car trips are less than 3.2 km (2 miles) long and more than half are less than 8 km (5 miles). There is scope to transfer many of these trips to the less harmful alternatives. This paper presents some of the findings from a project entitled Potential for mode transfer of short trips, which was designed to address these issues. The project has been carried out for the UK Department of the Environment, Transport and the Regions (DETR) by the Center for Transport Studies at University College London (UCL) with the survey work sub-contracted to Steer Davies Gleave (SDG). The overall objective of the work was to contribute to Government policy in encouraging the use of the environmentally-benign travel modes in order to reduce the amount of travel by private car. The focus was on the encouragement of the use of walking, cycling and public transport (buses in particular). The focus of this work is `short trips'. In this work these are taken to be those of less than 8 kilometers (5 miles). It should also be noted that this work concentrates on the alternatives to the car that car users perceive and what would make them choose them, rather than on the policies that might make them give up their cars, for example, road pricing. It should be recognized that the actions identified in these surveys are unlikely, on their own, to reduce car use significantly, and that policies that increase the cost of using the car or restrict its use in some other way, would be necessary. The work in this paper will concentrate on car drivers, but car passengers were considered explicitly in the study. In the next section the methodology adopted in the study is described. The analysis begins with consideration of the reasons drivers give for using their cars for short trips. This is followed by discussion of what people say would make them reduce their car use, the alternatives they say that they would consider and the instruments that would encourage them to switch to the alternatives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,005

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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