Realocação em Sistemas de Compartilhamento de Veículos em Uma Via
Bibliographic record
Abstract
A compreensão da mobilidade nos espaços urbanos é útil para a criação de cidades mais inteligentes e sustentáveis. Cada vez mais, o estudo da mobilidade urbana se torna alvo de pesquisas em diversas áreas do conhecimento. No entanto, um problema associado a esse tipo de estudo é a aquisição de dados acurados e atuais. Atualmente, existem serviços de compartilhamento de veículos que agregam maior dinamismo ao transporte nas cidades. Esses serviços podem ser classificados de acordo com seus modos de operação: uma via, duas vias e flutuante. Serviços de uma via e flutuante, ocasionalmente apresentam um problema associado ao desbalanceamento de veículos em sua região de atuação. Por exemplo, devido a uma demanda elevada de viagens de saída de determinada região, e a uma demanda de entrada não equivalente, pode-se ocorrer um desabastecimento em determinados locais. Assim, neste trabalho, foi caracterizado um sistema de compartilhamento de veículo de uma via que operam em Vancouver (Canadá) e regiões próximas. No modelo de uma via estudado, um usuário retira um veículo de uma estação base e pode deixa-lo em qualquer outra estação e também em estacionamentos públicos que cumpram determinados critérios. Este estudo aborda a temática da realocação de veículos, além de revelar padrões de uso e demanda dos usuários desse serviço. Foram destacadas características e discussões que dão suporte a resolução do problema abordado. Finalmente, acredita-se que este estudo é útil para o entendimento desse tipo de problema e contribui para a evolução desses sistemas.
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 | 0.014 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
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".