MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7097273520

The real cost of the automobile: a report on recent research

2016· article· en· W7097273520 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLife Cycle Costing Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingAutomotive industryCost driverCost–benefit analysisTotal cost
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides a comprehensive survey of the views of a number of experts on the real costs of the au-tomobile. The costs of the automobile are extensively categorized, and the most significant of these catego-ries are analyzed and quantified. The article also in-cludes a case study on the costs of the auto industry in Ontario, as well as an extensive bibliography. The automobile carries us to our birth, conveys us to the grave, transports us on the errands of mortality, and stands parked at the center of our energy problem: The freedom of mobility it grants costs us about 30 percent of all the petro-leum we burn. It has been, and still is, a costly status symbol. —D. Jeffery (1981, p. 24) There have been many attempts to identify and quantify the true costs of the automobile. The purpose of this article is to present and consolidate the most recent findings of researchers and commentators in this area. It provides a comprehensive list of categories for the true costing of the automobile and proceeds to present the views of numerous experts on some of the most significant of these categories. It concludes with a summary of a recent case study on the costs of the automobile in the province of Ontario, Canada. An extensive bibliography has been appended. Categories for the True Costing of Automobiles In the early 1990s, Mark Delucchi made an exhaus-tive study of the real costs of motor vehicles. The cate-gories outlined in this article are largely taken from his

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,031
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLife Cycle Costing AnalysisTravaux en français237 207