Trends and Advances in Urban Logistics Research: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
It is important to establish appropriate performance indicators so that decision‐makers can better determine the best alternatives for sustainable urban freight distribution systems. This literature about urban logistics and routing problems is structured and analyzed through a systematic literature review of a total of 201 papers from 2002 to 2023. Three main axes were considered: problem modeling and solution approaches, multimodal transportation, and indicators to assess the performance and sustainability of the distribution networks. There is a growing trend of research on this topic. Indeed, the paper highlighted the academic interest in the analysis of case studies to test the scenarios and network configurations and proposed solution approaches, as well as the adoption of greener transportation modes. To the best of our knowledge, no previous studies have analyzed the literature from the thematic lines proposed in this review, especially those that refer to performance indicators to assess both the freight distribution networks and the transportation modes considered. Advancing stochastic modeling, expanding case studies to underrepresented regions, integrating AI‐driven multimodal logistics, and developing social impact indicators are key research directions to enhance the sustainability and efficiency of urban logistics. This review provides a structured foundation for future research by identifying gaps in the literature and offering a thematic roadmap to advance the study and implement sustainable urban logistics solutions. In addition, its findings can assist decision‐makers and logistics planners in evaluating current practices, identifying opportunities for improvement, and supporting the development of more sustainable and efficient distribution strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».