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Enregistrement W7055115907

Caractérisation de la complémentarité entre le vélo et le transport en commun

2024· other· fr· W7055115907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Filter (signal processing)Field (mathematics)Context (archaeology)Limiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: «Dans une société où l’automobile occupe une place prédominante, l’adoption de comportements de mobilité durable est urgente. La réduction de l’utilisation de l’automobile entraîne nécessairement une augmentation de l’usage des modes de transport durables comme les transports en commun, le vélo et d’autres alternatives. Toutefois, pour que cette transition soit efficace, une meilleure compréhension des interactions entre ces modes de transport est nécessaire. Parmi ces interactions, la complémentarité entre les transports en commun et le vélo apparaît comme une solution prometteuse pour réduire la dépendance à l’automobile. Actuellement, il manque des outils et méthodes efficaces pour mesurer l'accessibilité cyclable autour des stations de transport en commun, tout en prenant en compte le confort des cyclistes. L’objectif principal de cette étude est d’apporter une réflexion sur ces interactions et de proposer une méthodologie simple et reproductible pour évaluer l’accessibilité cyclable autour des stations de métro à Montréal, en intégrant les critères de confort cyclable. Cette méthodologie vise à identifier les zones où des interventions sur le réseau cyclable pourraient améliorer l’intégration entre vélo et transports en commun. L’étude repose sur l’évaluation de l’accessibilité cyclable actuelle des stations de métro de Montréal, en utilisant divers indicateurs. Des isochrones ont été générées pour mesurer l’accessibilité dans un rayon de 5, 10 et 15 minutes de vélo autour des stations. En parallèle, plusieurs scénarios d’amélioration du réseau cyclable ont été développés pour comprendre l’impact potentiel de ces améliorations.» ABSTRACT: «In a society where the automobile holds a predominant position, the need to adopt more sustainable mobility behaviors is urgent. Reducing car use necessarily leads to an increase in the use of sustainable modes of transport such as public transit, cycling, and other alternatives. However, for this transition to be effective, a better understanding of the interactions between these modes of transport is needed. Among these interactions, the complementarity between public transit and cycling appears to be a promising solution to reduce reliance on cars. Nevertheless, there is currently a lack of tools and methods to effectively measure cycling accessibility around public transit stations, while considering cyclist comfort. The main objective of this study is to reflect on these interactions and propose a simple and reproducible methodology to evaluate cycling accessibility around Montreal metro stations, integrating comfort criteria. This methodology aims to identify areas where cycling interventions can enhance integration with public transit. The study is based on evaluating the current cycling accessibility of Montreal metro stations using various indicators. Isochrones were generated to measure accessibility within 5, 10, and 15-minute cycling trips around metro stations. In parallel, several improvement scenarios were developed to understand the potential impact of network enhancements.»

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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