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Enregistrement W7066996496

Le transport à la demande en milieu rural : études de cas d’initiatives québécoises

2018· other· fr· W7066996496 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésPopulationRural populationAnti-social behaviourTransport policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le transport des personnes est un sujet préoccupant et complexe dans la conjoncture actuelle. Les besoins de mobilité ont toujours été au cœur des préoccupations de la vie en société et le transport fait face constamment à de nouveaux défis. Aujourd’hui, suivant une ère qui employait l’automobile comme moyen de déplacement dans la presque totalité des cas, différentes problématiques poussent les individus et les groupes à se tourner vers des alternatives. La population vieillissante, la conscientisation environnementale, les restrictions d’ordre social et économique, conjointement à d’autres raisons font tourner les regards vers le transport collectif. Si de tels réseaux sont depuis longtemps moyennement ou plutôt bien implantés en zones fortement urbanisées et commencent à occuper une présence marquée en zones périphériques, leurs déploiements restent à être encouragés et soutenus en zones rurales, au Québec à tout le moins. Nous verrons qu’en France, il existe un type de service de transport collectif, désigné « transport à la demande », assez bien connu aujourd’hui et qui tente de s’adapter à une clientèle résident dans les zones moins densément peuplées. Il est assez logique de trouver davantage d’initiatives de la sorte dans ce pays où l’automobile comme moyen de transport des individus est moins généralisé qu’il ne l’est en Amérique du Nord. Partant de là, les réseaux des différents modes de transport en commun y sont plus nombreux et davantage développés. Puis, les territoires ruraux s’étendent sur des distances moins importantes, avec des densités de population généralement supérieures à celles rencontrées dans les milieux ruraux de la plupart des régions du Québec. Ainsi, comment de tels modèles peuvent inspirer des solutions semblables au transport à la demande tel qu’il est mis en œuvre en France, pour répondre aux besoins de mobilité des milieux ruraux au Québec? Les territoires ruraux du Québec ne sont pas exempts d’initiatives s’apparentant au transport à la demande s’opérant en France, mais les expériences sont très jeunes.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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