Tieliikenteen tavarankuljetusten liikenneturvallisuus
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyön johtavana ajatuksena on ollut tieliikenteen tavarankuljetusten liikenneturvallisuuteen syventyminen. Työssä tarkastellaan liikenneturvallisuutta ammattimaisen tavarankuljetuksen näkökulmasta. Tavoitteena on ollut tuottaa lisää tietoa päätöksenteon tueksi Suomen Kuljetus- ja Logistiikka SKAL ry:n tarpeisiin. \n \nOpinnäytetyön teon aikana on vahvistunut ajatus, että liikenneturvallisuus on monisäkeinen kokonaisuus, johon vaikuttavat useat eri seikat, kuljettajan työnopastuksesta tiestön kunnossapitoon. Liikenneturvallisuustason kohentamiseen ei riitä vain yhden yksittäisen asian parantaminen, sillä liikenneturvallisuus on monen asian summa. Esimerkiksi liikenneympäristön turvallisuutta voidaan parantaa esimerkiksi tievalaistuksen rakentamisella tai parantamisella, ja kuljetusyritykset voivat parantaa turvallisuutta valitsemalla työtehtävään oikeanlaisen ajoneuvon. \n \nTyön tekeminen käynnistyi tiedonhaulla ja lähtöaineiston keräämisellä. Materiaalin keräämisen ja työn tekemisen haasteena oli työn rajaaminen koskemaan vain tieliikenteen ammattimaista tavarankuljetusta. \n \nOpinnäytetyön tilaajana on ollut Suomen Kuljetus- ja Logistiikka SKAL ry:n kotimaan edunvalvontajohtaja Ari Herrala. Ohjaajana Hämeen ammattikorkeakoulun lehtori Sonja Heikkinen.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,039 |
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 ».