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Enregistrement W608210538

City Logistics : Chapter 8. In : The Sage Handbook of Transport Studies

2013· preprint· en· W608210538 sur OpenAlexaff
Lætitia Dablanc

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckUrban sprawlCity logisticsBusinessSupply chainConsolidation (business)Transport engineeringTraffic managementRegional scienceEnvironmental planningUrban planningGeographyEngineeringCivil engineeringMarketingFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter sheds light on urban freight transportation and city logistics. It identifies the key issues and challenges in the supply and shipment of goods to and from large urban areas from Europe, Japan, North America, as well as emerging and developing countries. A comprehensive review of data is presented, showing that urban freight statistics do exist in many cities but data collections are made in a piecemeal approach and with very different methods, making comparisons difficult. Overall, urban freight has become crucial to modern urban economies, as customized and more frequent deliveries are required by stores, businesses and households. The chapter presents issues such as trucks’ environmental impacts, goods movement’s inefficiencies, and 'logistics sprawl', i.e. the location of warehouses in suburban areas. Strategies and policies are presented, showing the emerging field of 'city logistics', i.e. innovative projects for clean and energy efficient urban deliveries. Local policies from cities around the world are presented and compared, showing the difficulties for many local governments to manage and regulate urban goods movements, whose drivers are global supply chains and changing consumer demands. Some success stories are presented such as London’s Low Emission Zone, Motomachi Urban Consolidation Center, the Clean Truck Program in Los Angeles ports.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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