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Enregistrement W7053108369

Transport actif et collectif en milieu régional : le cas d’Alma

2014· other· fr· W7053108369 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationRail transportationUrban environmentTransport policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le développement du transport actif et collectif est maintenant rendu un incontournable pour diminuer l'empreinte écologique des Québécois et tendre vers l'indépendance énergétique. Toutefois, il est plus simple de développer ces moyens de transport dans les grands centres urbains que dans les milieux plus ruraux. En effet, l'utilisation de la voiture est plus généralisée en région. Un changement social est nécessaire afin d'offrir aux Québécois des alternatives de transport encore plus pratiques que l'automobile, et cela, dans les différentes régions du Québec. Située dans la municipalité régionale du comté de Lac-Saint-Jean-Est, Alma est une ville centrale de la région du Saguenay-Lac-Saint-Jean avec une population de plus de 30,000 habitants. L'absence de transport en commun dans la ville n'empêche pas de se tourner vers d'autres options comme le covoiturage, le Taxibus, le vélo et la marche. Afin de proposer des solutions de transport applicables au cas d'Alma, une enquête sous forme de sondage a été effectuée auprès d'un échantillon. L'enquête a pour but de connaître les habitudes de déplacement des Almatois, de vérifier l'état des connaissances des citoyens en matière d'offre en mobilité durable sur leur territoire, d'identifier les contraintes et les incitatifs et de dresser un profil socioéconomique des répondants. Les résultats du sondage révèlent que les principaux motifs de déplacement sont le travail, le magasinage et les activités sociales. Le moyen de transport le plus utilisé est l'automobile. Les résultats évoquent également trois contraintes à l'utilisation des transports alternatifs, soit l'horaire d'activités inapproprié ou difficile, la desserte inefficace entre le domicile et la destination et le manque de temps ou la longueur du trajet. Toutefois, il y a deux incitatifs au développement du transport actif et collectif qui sont une meilleure desserte vers le lieu de destination et un parcours piétonnier ou cyclable, calme et entretenu. La rencontre avec les personnes-ressources tels un urbanisme, un aménagiste, un écoconseiller et des responsables d'organismes comme Option transport et Alma transition, confirme les résultats du sondage. La topographie peut également être un facteur de contrainte à la mobilité durable en raison du fort dénivelé qui longe la rivière de la Petite-Décharge. Les acteurs soulignent aussi qu'il est nécessaire de passer par la sensibilisation d'abord et avant tout, afin de vanter les bienfaits de l'utilisation des transports alternatifs à la voiture. De plus, la promotion des infrastructures en place et de l'offre en transport existante est nécessaire avant de penser à de nouvelles constructions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
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