Güterverkehre des Handels: Eine Auswertung der KiD 2010 als Beitrag zur Güterverkehrssystemanalyse
Bibliographic record
Abstract
Güterverkehrsdaten werden größtenteils nur auf makroskopischer Ebene veröffentlicht wie beispielsweise von EUROSTAT oder dem Kraftfahrt-Bundesamt (KBA). Für die Analyse des Güterverkehrssystems können diese Daten nur begrenzt eingesetzt werden, da sie lediglich das Gesamtaufkommen wiedergeben und somit Details zu einzelnen Fahrten fehlen. Dieser Artikel soll einen Beitrag zur Verkehrssystemanalyse leisten, indem die Fahrten und Touren anhand von mikroskopischen Daten ausgewertet werden. Die Analyse erfolgt am Beispiel des Wirtschaftszweigs Handel, dem als einflussreicher Akteur im Warendistributionssystem eine besondere Bedeutung zukommt. Als Datenbasis dient die Erhebung Kraftfahrzeugverkehr in Deutschland 2010 (KiD 2010). Im Fokus stehen Fragen nach den Einsatzgebieten, Fahrweiten, Tourenmustern oder Quelle-Ziel-Relationen der Fahrzeuge im Handel. Die Ergebnisse zeigen, dass die einzelnen Fahrten vergleichsweise geringe Distanzen bedienen, insbesondere dann, wenn es sich um Pkw und Lkw < 3,5 t handelt.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".