Notice bibliographique
Résumé
This article reviews some representative existing electronic road pricing (ERP) and similar schemes around the world, and attempts to derive some lessons from worldwide experience of ERP to date. Although emerging technologies are making it easier to implement ERP, they do not solve the conflicting needs of its potential users. Since 1975, the Area Licensing Scheme (ALS) has been operating as a road pricing scheme in the centre of Singapore; it was transformed into an ERP scheme in 1998. In 1985, a pilot ERP scheme was tested in Hong Kong, but Hong Kong has not yet implemented ERP. In 1996, ERP was demonstrated in Seoul, Korea. There has been extensive R&D on ERP in the UK, and ERP systems may soon be introduced in London and some other British cities. There are limited ERP schemes in three Norwegian cities, and ERP has been demonstrated in Denmark. The EU 5th Framework PRoGRESS project aims to assess likely ERP in European cities. Electronic toll road systems have been developed in the USA and Canada, and automatic vehicle location is being studied in Australia. The future of electronic toll collection (ETC) seems assured, but the implementation of ERP schemes is more problematic, and faces much public opposition in most countries, because most motorists want unrestricted rights to drive their cars. Thus the marketing, selling, and introduction of ERP schemes all need careful planning.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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.
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 ».