La partie urbaine de la chaîne de transport, premiers enseignements tirés de l'enquête ECHO. In : enquête " ECHO " - Les apports des enquêtes chargeurs pour la connaissance des chaînes de transport de marchandises et de leurs déterminants logistiques
Bibliographic record
Abstract
Cet article fait le point sur les premiers enseignements tirés de l'enquête ECHO en ce qu'elle concerne la partie urbaine. Les résultats présentés ici proviennent à titre principal d'une exploitation faite en 2006 par E. Beaudoux, étudiant statisticien à l'université de Paris Dauphine, à laquelle nous renvoyons pour les résultats détaillés. Des exploitations plus exhaustives devraient être entreprises conjointement par le LET et par l'INRETS/Splot pendant l'année 2008, afin de vérifier un certain nombre d'informations issues de cette première exploitation, et afin de traiter des champs non encore étudiés. Les résultats de l'exploitation d'E. Beaudoux ont été présentés pour les trois catégories d'agglomérations suivantes : les agglomérations inférieures à 100 000 habitants, les agglomérations de plus de 100 000 habitants à l'exception de l'agglomération parisienne, et l'agglomération parisienne.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".