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Enregistrement W7046534735

De omgang met gemotoriseerd gevaar. De effecten van overheidsbeleid op de verkeersveiligheid van gemotoriseerd en niet-gemotoriseerd verkeer.

2021· other· nl· W7046534735 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2021
Typeother
Languenl
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic analysisEuropean unionQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Nederland nam het aantal gemotoriseerde voertuigen na 1950 exponentieel toe. De verkeersveiligheid kwam hier sterk onder te lijden. Het aantal verkeersdoden nam ieder jaar met honderd doden toe, tot aan het piekjaar in 1972 toen er ruim 3200 doden vielen in het verkeer. De Nederlandse overheid gaf in de loop van de jaren 1960 steeds meer aandacht aan de problemen die ontstonden door de massamotorisering. Toch was er een verandering in het overheidsbeleid na 1972. In deze scriptie wordt onderzocht hoe het veranderende regeringsbeleid invloed had op de verkeersveiligheid. Dit wordt onderzocht door middel van een analyse van het overheidsbeleid en de verkeerveiligheidsstatistieken. Daaruit blijkt dat het regeringsbeleid zich in de jaren 1970 minder richtte op het faciliteren van de automobilist en steeds meer op het stimuleren van het gebruik van de fiets en het openbaar vervoer. Uit verkeersveiligheidsstatistieken blijkt dat de verbetering van de verkeersveiligheid in eerste instantie in sterkere mate voor de automobilisten gold. Pas nadat de overheid in de loop van de jaren 1970 het autogebruik probeerde te beperken, is te zien dat de verbetering van de verkeersveiligheid in sterkere mate ook ten bate was van de fietsgebruikers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1340,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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