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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 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,027

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 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
GenreAutre

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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