MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1465354622 · doi:10.25167/sm.2385

Polityka transportowa jako narzędzie kształtowania zagospodarowania przestrzennego i systemów transportowych w wielkich miastach kanadyjskich

2020· article· pl· W1465354622 on OpenAlexaffabout
Andrzej Zalewski

Bibliographic record

VenueSTUDIA MIEJSKIE · 2020
Typearticle
Languagepl
FieldSocial Sciences
Topictransportation and logistics systems
Canadian institutionsSociété de Transport de MontréalVancouver General HospitalCapital Regional DistrictTransport Canada
Fundersnot available
KeywordsTheologyPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

W artykule przedstawiono działania w zakresie polityki transportowej w wielkich miastach kanadyjskich: Montrealu, Toronto i Vancouver. Polityka transportowa powinna integrować rozwój zagospodarowania przestrzennego i systemów transportu, które są równocześnie elementem zagospodarowania przestrzennego, a także to zagospodarowanie kształtują. Znacząca rola, w kontekście deklarowanej zasady zrównoważonego rozwoju, przypada rozwojowi alternatywnych form transportu publicznego i rowerowi. Na skutek dużego zatłoczenia miast ruchem samochodowym występuje tendencja do znaczącego wykorzystania różnych form szybkiego transportu zbiorowego, który trwale zmienia podział zadań przewozowych oraz zmniejsza uciążliwość środowiskową ruchu miejskiego, a także obniża transportochłonność struktur przestrzennych obszarów zurbanizowanych. W artykule przedstawione zostały również wnioski możliwe do wdrożenia w warunkach polskich.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.132
Threshold uncertainty score0.266

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0280.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.067
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueSTUDIA MIEJSKIESame topictransportation and logistics systemsFrench-language works237,207