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Record W2608609350

Quand les gestionnaires portuaires opèrent des trains : Les ports fluviaux allemands et leurs filiales ferroviaires

2012· preprint· fr· W2608609350 on OpenAlexaff
Antoine Beyer

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typepreprint
Languagefr
FieldEngineering
TopicMaritime Ports and Logistics
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceRail transportationTransportation infrastructurePhilosophyEngineeringTransport engineering
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le paysage portuaire allemand présente une singularité jusque là peu étudiée. Parmi les 70 ports fluviaux, une cinquantaine dispose en effet d’une filiale ferroviaire en propre. Ces structures, parfois centenaires, ont longtemps été limitées aux opérations terminales dans le périmètre de l’administration portuaire. La libéralisation du secteur engagée en 1994 et complétée en 2004 avec l’ouverture de l’accès des infrastructures ferroviaires à des tiers dans les ports intérieurs, ouvre de toutes autres perspectives de développement. Les administrations portuaires ont aujourd’hui pris conscience du potentiel que représentent leurs sociétés ferroviaires pour diversifier et intégrer leurs activités logistiques, mais aussi pour développer une offre régionale voire nationale. L’article se propose de comprendre la diversité des opérateurs ferroviaires contrôlés par les autorités portuaires, de préciser les caractéristiques de leur offre et de leurs stratégies. La typologie que nous avons proposée couvre une multiplicité de cas qui va des ports non embranchés, au développement de sociétés assurant des tractions de trains complets à l’échelle nationale voire internationale. Ces deux extrêmes restent assez peu représentés. Les configurations les plus courantes se partagent entre les gestionnaires d’infrastructures et ceux qui y ont adjoint, ou plus exactement maintenu, des services locaux. Cette approche détaillée et illustrée par des études de cas permet de montrer en quoi l’implication des ports fluviaux dans secteur ferroviaire participe directement au remarquable dynamisme et à la recomposition du fret ferroviaire allemand.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.607
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
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 head0.086
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.169 · 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".

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Published2012
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