УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ В ПРОЕКТАХ ПЕРЕВОЗОК ПАССАЖИРОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ
Bibliographic record
Abstract
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ В ПРОЕКТАХ ПЕРЕВОЗОК ПАССАЖИРОВ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМВ статье предложены методические подходы к разработке моделей систем качества услуг по перевозке пассажиров автомобильным транспортом с использованием модульного подхода.Определено, что актуальность создания системы качества в сфере предоставления транспортных услуг заключается в невозможности разделения процесса предоставления услуги и её результата.Предложено, что объективная оценка качества услуги возможна при условии оценки технологического процесса предоставления услуги через процедуру сертификации.Это позволяет проводить государственную политику поддержки транспортных предприятий через оценку транспортных услуг и предусматривает два основных подхода: оценку качества готовой продукции и оценку качества транспортного обслуживания населения.В статье проведено анализ модульной оценки соответствия транспортных услуг на уровне, который соответствовал бы условиям безопасности для жизни, здоровья и имущества граждан, а также внешней среды.Определено, что оценку соответствия разделяют на модули относительно подготовки процесса предоставления транспортной услуги и непосредственно процесса их предоставления.На пассажирском транспорте имеют место оба эти этапа, поэтому предоставление услуг возможно при условии, что результаты оценки соответствия на обоих этапах позитивны.Результаты статьи показали, что внедрение оценки соответствия предоставляемых транспортных услуг на основе модульного подхода соответствует действующему законодательству, интересам государства и общества для Украины.Этот подход, на сегодня, является наиболее эффективным направлением реализации механизма государственного регулирования безопасности перевозок пассажиров и способом создания справедливых и равных условий конкуренции.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.013 |
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".