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Record W1595190110 · doi:10.3917/flux.085.0072

Desserrement logistique en Île-de-France : la fuite silencieuse en banlieue des terminaux de fret

2011· article· fr· W1595190110 on OpenAlexaff
Lætitia Dablanc, Dina Andriankaja

Bibliographic record

VenueFlux · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicUrban and Freight Transport Logistics
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Dans cet article, nous proposons d’identifier les évolutions de localisation des agences de messagerie en Île-de-France et de discuter des impacts de ces évolutions sur les mouvements de marchandises et sur les politiques locales. Nous présentons le phénomène d’étalement logistique (déplacement des plates-formes logistiques vers les banlieues parisiennes de façon plus dispersée que polarisée) qui a caractérisé ces établissements, des années 1970 jusqu’à ce jour. Nous prenons l’exemple des agences de messagerie, qui sont les terminaux servant à organiser les tournées urbaines du ramassage et de la distribution des colis. Le phénomène centrifuge de la localisation des agences de messagerie est illustré par des cartes ; une analyse centrographique a été réalisée afin de quantifier le desserrement moyen de ces agences entre 1974 et 2010. Nous utilisons l’outil du bilan carbone (le calcul des émissions de CO 2 d’une activité) pour comparer les émissions de CO 2 dues au desserrement logistique et les économies d’émissions permises par la politique de la Ville de Paris en faveur d’espaces logistiques urbains. Nous examinons, enfin, l’échelle régionale pour évaluer la pertinence et la faisabilité d’une politique d’aménagement des équipements logistiques franciliens.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.583
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.033
GPT teacher head0.227
Teacher spread0.193 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations25
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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