Enquête auprès des chargeurs et des opérateurs de fret (ECHO) - Synthèse du rapport final pour le mode aérien
Bibliographic record
Abstract
L'enquête auprès des chargeurs et opérateurs de fret (enquête ECHO) est une enquête lourde qui a associé toutes les directions transport du Ministère et de la DAEI. La réalisation s'est échelonnée de 2002 à 2006. Cette enquête a pour objectif de décrire des chaînes logistiques pour touts les modes de transport. Dans ce but 10.000 envois ont été suivis pendant les années 2003 et 2004 avec des questionnaires adressés aux établissements chargeurs, aux agents de fret et aux transporteurs. Le champ d'enquête recouvre l'ensemble des secteurs de l'industrie, des commerces de gros , de la VPC et de l'entreposage, les industries d'extraction, l'agriculture saisie uniquement au travers des commerces de gros ou des coopératives agricoles, le BTP ou la presse ont été exclus du champ de l'enquête, ainsi que les établissements de moins de 10 salariés. Pour le mode aérien, l'INRETS est parvenu à obtenir 894 envois ce qui était conforme aux objectifs. La présente synthèse comporte six chapitres qui reprennent les principaux résultats de ce rapport concernant le mode aérien. Elle est précédée d'un encadré qui rappelle les principales caractéristiques du fret aérien et par rapport auxquelles il convient de situer les résultats de l'enquête ECHO
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".