Report modal en transport de marchandises en France : une offre suffisante ?
Bibliographic record
Abstract
Le transport de marchandises est une activité économique essentielle. La structure des tissus économiques et industriels français et mondiaux implique des mouvements importants de marchandises; la performance du transport de marchandises est donc un facteur important de performance économique. Cependant, il génère plusieurs impacts négatifs (réchauffement climatique, pollution, congestion, etc.), qui appellent l'attention de l'action publique. De ce point de vue, le choix modal est une question particulièrement importante. En effet, on attend souvent des modes de transport dits «non routiers» (le transport ferroviaire et fluvial) qu'ils «enlèvent des camions des routes». Aujourd'hui en France, les transports de marchandises s'appuient majoritairement - à 89 % des tonnes-kilomètres en 2018, contre 51 % en 1974 - sur le transport routier. La part des modes non routiers est jugée trop faible, et des actions politiques diverses ont été mises en oeuvre au cours des dernières décennies afin d'inverser la tendance, jusqu'ici sans grand succès. Dans un contexte où de nouvelles mesures sont en discussion pour, notamment, relancer le fret ferroviaire, il faut s'interroger sur les causes de la situation actuelle. Il est tentant d'expliquer, au moins en partie, l'échec des modes non routiers par une irrationalité supposée des acteurs du transport et de la logistique. Cet article offre un autre point de vue. Les principaux déterminants logistiques, économiques et géographiques de la situation actuelle sont d'abord présentés. Ensuite, diverses mesures pouvant être susceptibles de promouvoir le report modal sont analysées.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".