Le transport combiné réellement moins énergivore que la route ?
Bibliographic record
Abstract
Le développement de dessertes terrestres massifiées constitue un enjeu essentiel pour les pouvoirs publics, La compétitivité des ports dépend en grande partie de ces chaînes de transport (CNT 2005). Les ports qui parviennent à articuler l'escale des plus grands navires conteneurisés avec des dessertes terrestres à grands débits s'imposent comme centres de chargement principaux de leur rangée maritime par la maîtrise d'un vaste hinterland (Notteboom, 2004). Depuis quelques années, l'enjeu économique se double d'un véritable enjeu environnemental. La nécessité de réduire les émissions de CO2 concerne très fortement le secteur des transports, devenu aujourd'hui en France le premier secteur émetteur de CO2 (Citepa, 2007). Le constat que les modes fluviaux ou ferroviaires sont forcément plus propres que la route (Ademe, 2006) renforce l'idée de la nécessité de reporter une partie du trafic routier vers les transports combinés fleuve-route ou rail-route. La réalité est-elle simple ? Le transport combiné est-il nécessairement moins polluant que le transport routier ? Pour discuter ce questionnement, nous proposons une étude énergétique comparée entre un transport combiné fleuve-route et un transport "tout route" entre Le Havre et une vaste région Île-de-France sur la base d'un transport porte-à-porte de conteneurs. Elle permet de comparer, au plus près de la réalité, les deux types de transport et leurs conséquences en matière de rejet de CO2.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.018 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.011 |
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".