MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7112656577

La modélisation dans le transport ferroviaire comme outil de prise de décision dans les efforts de décarbonisation

2025· other· fr· W7112656577 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRail transportationTransportation infrastructureContext (archaeology)Poison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2025, le secteur du transport ferroviaire canadien est confronté à des défis significatifs liés à la décarbonisation, en raison des préoccupations croissantes concernant les changements climatiques et la nécessité de réduire les émissions de gaz à effet de serre. Le contexte actuel met en lumière plusieurs tendances et dynamiques qui façonnent la manière dont la modélisation est devenue un outil essentiel de prise de décision pour répondre à ces défis. Les modèles jouent un rôle crucial en fournissant des outils d'analyse sophistiqués et des scénarios prospectifs pour l’anticipation des impacts, l’optimisation des itinéraires et des opérations, l’analyse coût-bénéfice, l’évaluation des technologies et la gestion des risques, ce qui permet aux acteurs du secteur de prendre des décisions plus éclairées et stratégiques. Malgré les avantages qu’elle confère, la modélisation peut comporter certains défis et limitations quant aux impacts sur l’orientation et l’élaboration des décisions en matière de décarbonisation et l’atteinte des objectifs de réduction de GES, en particulier dans le transport ferroviaire, ou d’autres variables issues d’un contexte complexe d’interactions systémique ont un impact sur la prise de décision. À travers une étude de cas portant sur les entreprises ferroviaires canadiennes de Classe 1, cette recherche vise à illustrer ce constat tout en orientant les travaux futurs sur l’utilisation des modèles décisionnels pour améliorer l’efficacité des stratégies d’entreprise face aux enjeux climatiques et aux impératifs du développement durable. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Décarbonisation, modélisation, transport, rail, prise de décision

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchipelago (University of Quebec in Montreal)Travaux en français237 207