La nouvelle organisation ferroviaire britannique: sur la frontière entre intégration et désintégration
Bibliographic record
Abstract
Le déclin des transports ferrés européens après la seconde guerre mondiale a été marqué par une dégradation de la qualité du service et un fort déficit des monopoles publics verticalement intégrés. La déréglementation des chemins de fer est alors apparue comme la solution à ce double problème aux Etats-Unis, au Japon, au Canada et en Suède (respectivement en 1980, 1985, 1987 et 1988). Le 29 juillet 1991, la directive communautaire 91/440/CEE est venue exiger la libéralisation de l’accès des opérateurs exploitants aux réseaux ferrés. Ces évènements, combinés aux changements dans l’environnement institutionnel européen, ont ainsi conduit à la remise en cause définitive du modèle du monopole public du transport ferroviaire ; ils ont impulsé la réforme ferroviaire britannique de 1993. Alors que la plupart des réformes ont relativement bien réussi, la réforme britannique s’est heurtée à plusieurs obstacles : principalement le manque de sécurité et le déficit financier du nouvel organisme chargé de gérer l’infrastructure, Railtrack. Comment expliquer cet échec ? Comment résoudre les problèmes rencontrés ? Notre recherche consiste à tirer les leçons de l’expérience britannique et à essayer de proposer des solutions à l’aide des outils analytiques fournis par la théorie des contrats. Nous ferons plus particulièrement appel aux travaux de Demsetz [1968] sur le contrat de « franchise bidding », à la théorie des coûts de transaction de Williamson [1976, 1985], à la théorie des contrats incomplets de Hart & Moore [1986, 1988], et à la théorie des contrats à durée endogène de Engel, Fischer et Galetovic [1997]. Ces outils analytiques nous fournirons un cadre pertinent d’appréciation des modes alternatifs de coordination des services ferroviaires, puis nous permettrons d’évaluer l’efficacité des arrangements contractuels issus de la réforme britannique. Notre but est à terme de dégager une structure de gouvernance des institutions ferroviaires susceptible de permettre l’amélioration de la qualité du service fourni aux clients.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".