Federal Highway Administration Scenario Planning Peer Workshop: Vancouver, Washington April 28, 2011
Notice bibliographique
Résumé
This report summarizes key findings from a one-day scenario planning workshop held in Vancouver, Washington. The Federal Highway Administration (FHWA), the Southwest Washington Regional Transportation Council (RTC), and the Washington Department of Transportation (WSDOT) jointly sponsored and hosted the workshop. RTC is the metropolitan planning organization (MPO) for the Vancouver and Portland (Oregon) urbanized area and is the state-designated Regional Transportation Planning Organization for Clark, Skamania, and Klickitat counties in Washington. Clark County has experienced extensive population growth over the past twenty years. The county is expected to add nearly 220,000 people by 2035; however, the Cascade Mountains and two rivers bordering the county leave little room for expansion. RTC aims to use scenario planning as a mechanism to help determine effective land use and transportation plans that can accommodate Clark County’s projected population growth. The goals of the workshop were to: • Provide RTC staff, local elected officials, and Clark County community leaders with an overview of scenario planning and potential process steps; • Share notable examples of how agencies around the country have successfully applied scenario planning; • Demonstrate the benefits of scenario planning; and • Brainstorm potential initial steps for applying scenario planning to Clark County and key resources that might be needed for this effort. \n
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».