La voie d’eau à l’heure des contraintes budgétaires. Vers la redéfinition de la politique fluviale allemande
Bibliographic record
Abstract
L’Allemagne dispose d’un important potentiel fluvial que les aménagements successifs n’ont cessé de renforcer. Aujourd’hui avec 9,3 % des volumes transportés, la voie d’eau représente une part modale significative des trafics intérieurs étroitement liés au Rhin (80 % des t-km fluviales). S’il a connu un tassement, le transport fluvial retrouve un nouvel essor avec la conteneurisation et l’internationalisation des échanges. La saturation croissante des axes routiers et ferroviaires ainsi que la contrainte environnementale lui garantissent une attractivité renouvelée. Aussi, les pouvoirs publics affichent leur volonté d’en orienter la modernisation vers les défis logistiques du pays. Entre 2000 et 2010 a ainsi été lancée une large concertation pour renforcer l’économie portuaire et fluviale (1). Le durcissement des contraintes budgétaires conduit aujourd’hui à une complète réévaluation de la politique fédérale en matière d’investissement et envisage un déclassement d’une partie significative du réseau, notamment dans la partie orientale du pays.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.006 |
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".