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Plans de déplacements d'entreprise : exemple empirique à Laval.

2011· article· fr· W28596172 on OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Roubaty

Bibliographic record

VenueCirculation Research · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicUrban and Freight Transport Logistics
Canadian institutionsnot available
FundersNational Heart, Lung, and Blood Institute
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte où l’explosion de l’utilisation de la voiture individuelle cause de plus en plus de problèmes pour les collectivités, les pouvoirs publics se tournent vers des politiques de gestion de la demande en transport, comme les plans de déplacements d’entreprise (PDE). Cet outil permet aux organismes d’inciter leurs employés à effectuer un transfert modal de la voiture individuelle vers les transports alternatifs, tout en réglant leurs problèmes liés aux transports. Ce rapport de stage comporte deux volets. Premièrement, nous avons créé un guide présentant les étapes à suivre pour mettre en place un PDE ainsi que les pistes de solutions possibles pour que les
\norganismes lavallois puissent inciter leurs employés à effectuer ce transfert modal. Deuxièmement, un exemple empirique à Laval a été effectué. Nous avons sélectionné une entreprise pharmaceutique lavalloise, Sanofi-aventis, afin de diagnostiquer leur « transport », pour ensuite leur proposer des recommandations quant aux meilleures mesures à mettre en place. Chaque volet de notre recherche comporte sa propre méthodologie. Premièrement, nous avons
\nprincipalement eu recours à la recherche documentaire pour créer le guide. En effet, nous nous sommes basés sur différents guides existants provenant du Canada et d’Europe. Deuxièmement, en ce qui concerne l’exemple empirique, nous avons créé un questionnaire pour les employés de l’entreprise afin d’analyser leur mobilité (part modale, raisons de ce choix, problèmes rencontrés avec les transports alternatifs et ouverture sur ces derniers) ainsi qu’une grille d’entrevue semi-dirigée pour
\nl’administration de Sanofi-aventis afin de connaître les mesures déjà mises en place. Finalement, nous avons collecté des données à caractère géographique afin d’analyser la provenance des employés, la distance séparant leurs lieux de domicile et l’entreprise, le pourcentage d’employés résidant à une distance de l’entreprise faisable en transports actifs ainsi que les arrêts de transport en commun localisés à distance de marche de l’entreprise.
\nConcernant les résultats, nous avons obtenu pour notre questionnaire un taux de réponse de 30 % sur les 600 employés. La part modale pour les déplacements domicile-travail est dominée par la voiture individuelle, alors qu’elle l’est moins pour les déplacements professionnels locaux. Parmi les mesures que nous avons proposées, les plus appréciées par les employés sont les aides financières ainsi que l’amélioration des réseaux de transport en commun et des pistes cyclables. En ce qui concerne l’analyse à caractère géographique, les employés résident principalement à Laval, sur l’île de Montréal et sur la Rive-Sud. De plus, 31.5 % des employés habitent à une distance faisable en vélo, ce qui en fait des utilisateurs potentiels. Finalement, cinq lignes d’autobus se situent à distance de marche de l’entreprise. Pour terminer notre propos, nos objectifs ont été atteints, bien que notre recherche comporte quelques limites que nous présentons en conclusion <br /><br /> In a context where the explosion in the use of private cars is causing more and more problems for the communities, governments are turning to management policies for the transportation demand, such as Commute Trip Reduction Program. This tool allows organizations to encourage their employees to make a modal shift from private cars to public transport alternative, while addressing their transport problems. This internship report has two components that meet as many objectives. First, we create a guide 
\noutlining the steps to establish a Commute Trip Reduction Program as well as possible solutions for Laval organizations to encourage their employees to do this modal shift. Second, we present the results of an empirical example in Laval, where we selected a pharmaceutical company: Sanofi-aventis, to establish the portrait of their employee’s mobility and then make recommendations on the best measures to be implemented under a Commute Trip Reduction Program. Each component of our research has its own methodology. First, we mainly relied on documentary
\nresearch to create the guide. Indeed, we relied on several existing guides from Canada and Europe. Concerning the empirical example, we created a questionnaire for the employees of the company and a grid for a semi-structured interview to know the measures already in place. We also collected data to analyze the geographical origin of employees, the distance between their places of residence and business, the percentage of employees residing at a feasible distance by active transport as well as transit stops located within walking distance of the business.
\nRegarding the results, we obtained a 30% response rate for our questionnaire. The modal share for journeys to work is dominated by private cars, while it is less for local business travel. Among the measures we have proposed, the most valued by employees are financial aid and improved networks of transit and bicycle lanes. The measures implemented by Sanofi-aventis, mainly carpooling and bike,
\ndid not seem to have any problems. Regarding the analysis of geographical nature, employees reside mainly in Laval, on the island of Montreal and on the South shore. In addition, 31.5 % of employees live within a cycling feasible distance, which makes them potential users of this alternative mode. Finally, five bus routes are within walking distance of the business. To complete our discussion, our goals were achieved, although our research has some limitations that we present in conclusion.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.439
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.233
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.103 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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