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Record W1988152883 · doi:10.3917/riges.362.0018

Le transport vert de marchandises : l'expérience de la ville de Padoue en Italie

2011· article· fr· W1988152883 on OpenAlexvenueno aff
Joëlle Morana, Jesús González-Feliu

Bibliographic record

VenueGestion · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicUrban and Freight Transport Logistics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Si le transport urbain de marchandises par camion représente une importante source d’emplois, il est également associé à des problèmes liés à la congestion et au respect de l’environnement. Ainsi, le développement de l’espace urbain et de sa population entraîne une augmentation du nombre de véhicules sur les voies publiques. C’est pourquoi de nombreuses mesures sont adoptées pour diminuer le bruit, la pollution et les nuisances occasionnés par le transport de marchandises. Cet article montre comment il est possible d’intégrer efficacement des préoccupations environnementales aux questions relatives à la logistique des transports urbains. Nous présentons l’expérience de la ville de Padoue, en Italie, où plusieurs acteurs ont mis en place un service de livraison urbain vert appelé Cityporto. À travers l’utilisation de véhicules non polluants, Cityporto a l’autorisation d’effectuer à toute heure de la journée des livraisons au centre-ville, alors que celles-ci ne sont généralement permises qu’à certaines heures. Outre une diminution du taux de pollution, cette souplesse dans les horaires représente un avantage réel pour les commerçants et les institutions publiques urbaines. L’article se termine par des recommandations destinées aux autorités publiques et aux acteurs privés de la logistique et du transport. Secteurs : ville, municipalité Fonctions : GOP, management, MI

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.631
Threshold uncertainty score0.924

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
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 science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.018
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.179 · 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.

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

Citations12
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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