Plan de déplacements pour les lieux d'activités : exemple du CETE Nord-Picardie
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de suppression d'un millier de places de stationnement dans le quartier, le Centre d'études techniques de l'Equipement (CETE) Nord-Picardie - situé au centre de Lille et bénéficiant d'une bonne desserte multimodale - a engagé une démarche de plan de déplacements (PDE) pour accompagner le changement d'habitudes de déplacements domicile-travail des salariés.L'élaboration du PDE - inspirée des démarches de gestion de projet - a été menée en moins d'un an, en s'appuyant sur cette opportunité d'un changement des pratiques de déplacements domicile-travail et sur un environnement partenariat favorable.Outre la situation géographique du site et la requalification de la place principale du quartier conduisant à la suppression du stationnement gratuit, la démarche de PDE a bénéficié d'une mobilité domicile-travail caractéristique des salariés des villes centres : 51% des agents du CETE venaient en voiture, 18% en train, 19% à pied ou à vélo, 12% en autobus, métro ou tramway.Les phases du projet se sont déroulées autour des objectifs suivants : sensibiliser les agents et la structure organisationnelle à la prise en compte de la problématique des déplacements urbains au cours de la phase de diagnostic ; élaborer un plan d'actions PDE en créant les conditions nécessaires à une mobilisation collective, afin d'aboutir à un véritable projet d'entreprise. De nombreux outils d'actions et de sensibilisation ont été utilisés : diagnostic déplacements avec l'élaboration de cartes d'accessibilité (isochrones) et du budget déplacement du CETE, enquête autoadmimistrée par questionnaire, journaux de bord hebdomadaires, entretiens semi-directifs, observations des pratiques dans la cour intérieure, micro-trottoirs, site Intranet PDE et courriels ciblés, animation autour de la journée "En ville, sans ma voiture !", etc.Ce rapport permet de capitaliser les enseignements de la méthode d'élaboration du diagnostic et de la phase de sensibilisation des salariés autour du projet, en particulier concernant les facteurs de mobilisation collective au sein de la structure et de sensibilisation individuelle des employés.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".