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Enregistrement W7036579999

Çevresel Sürdürülebilirlik ve Ulaşım Aracı Olarak Bisiklet: İyi Uygulama Örnekleri

2022· article· tr· W7036579999 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2022
Typearticle
Languetr
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCity environmentWork (physics)Period (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kentsel alanda hareketliliğin etkin şekilde sağlanması kaçınılmaz bir ihtiyaçtır. Bu ihtiyacın hangi ulaşım türü ile gerçekleştirildiği de çevresel sürdürülebilirlik açısından oldukça önem kazanmaktadır. Bir kentsel alanda hareket ederken, mesafeye bağlı olarak bunun bisiklet ya da yürüme ile ya da özel otomobil ile yapılması gelecek için sürdürülebilir bir çevre, sosyal doku, ekonomik denge ve yaşanabilir kentsel mekanların sağlanması açısından oldukça belirleyici olmaktadır. Bu noktada kentsel ulaşım için neyi artık sürdüremeyeceğimizi, sürdürülemez ulaşımın ne anlama geldiğini ve sürdürülebilir alternatiflerinin neler olabileceğini tartışmak kent planlama disiplinine ve kentsel politika yapım süreçlerine katkı sağlamak açısından belirleyici bir konumda olacaktır. Bu çalışmada kentsel ulaşımda özellikle çevresel açıdan sürdürülemez unsurlar belirtilecek ve bu sürdürülemez ulaşımın en temel gerekçesi olarak otomobil bağımlılığı kavramı açıklanacaktır. Çevresel sürdürülebilirliğin sağlanması için otomobil bağımlılığından kurtulmanın çözümünde bisikletli ulaşımın öneminden bahsedilerek bisikletli ulaşım konusunda Amsterdam ve Kopenhag, gibi bisikletli ulaşım denilince ilk aklan gelen öne çıkan Avrupa kenti örneklerinin yanında bisiklet kültürünün benimsenmesi adına önemli adımlar atılan Münih, Paris, Montreal ve Türkiye’den Ankara kentleri incelenecektir. Araştırmada temel amaç, güvenli, kapsayıcı ve planlı bisikletli ulaşımın Türkiye kentlerinde otomobil bağımlılığının yarattığı çevresel sorunların çözümünde etkin rol oynayabileceğini ortaya koymaktır.

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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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