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Record W2797898118 · doi:10.4000/norois.6246

« Bus à Haut Niveau de Service » (BHNS) : enjeux et perspectives pour une mobilité durable dans la ville de Douala

2017· article· fr· W2797898118 on OpenAlexaff
Claudia Manto Teignegou, André Nso Ngang, Joséphine Mireille Akoa Etoa

Bibliographic record

VenueNorois · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsMinistère des Transports
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude analyse les conditions de faisabilité du système « Bus à Haut Niveau de Service » (BHNS) dans la ville de Douala, en vue de répondre aux besoins de mobilité des populations et de réduire la pollution atmosphérique liée aux transports dans cette ville. D’après le recensement général de la population de 2005, Douala est la ville la plus peuplé du Cameroun avec une offre de transport en commun majoritairement artisanale. Un peu plus de la moitié des populations de cette ville se déplacent en mototaxis. L’urbanisation rapide et anarchique, l’étalement de la ville, font de la question de mobilité un enjeu aussi bien environnemental que social. Le succès du TransMilenio de Bogota, qui a impulsé le développement du BHNS dans les villes du monde, témoigne du caractère souhaitable de ce système de transport pour la ville de Douala. À Douala, les lignes de transport sont déjà bien définies. Seulement, elles sont exploitées par les minibus et les mototaxis qui relèvent essentiellement du secteur informel (transport artisanal). L’aménagement des sites propres sur ces lignes et la capitalisation de l’expérience des transporteurs artisanaux (exploitants des minibus) à travers leur reconversion dans le BHNS pourrait contribuer au succès de ce système de transport. Il pourra également contribuer au développement durable de la ville dans la mesure où sa meilleure attractivité pourrait réduire le nombre de déplacements réalisés par les mototaxis, les minibus voire les taxis, qui présentent un taux d’émission de polluants plus élevé par passager au kilomètre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.166
Threshold uncertainty score0.331

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.391
Teacher spread0.350 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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

Citations0
Published2017
Admission routes1
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