Multimodale Mobilitätsplattformen für eine Öffentliche Mobilität | Digitaler Anhang
Bibliographic record
Abstract
Der Mobilitätssektor befindet sich, angestoßen durch gesellschaftliche und technische Entwicklungen, in einem umfassenden Transformationsprozess. Dem etablierten Öffentlichen Verkehr (ÖV) treten im Zuge der Digitalisierung zunehmend flexible Mobilitätsdienstleistungen, wie etwa Sharing-Angebote oder On-Demand-Fahrdienste, gegenüber, die das öffentlich zugängliche Angebot erweitern. Damit einher geht auch ein Wandel der Akteurslandschaft, der durch das Aufeinandertreffen öffentlicher und privatwirtschaftlicher Akteure mit unterschiedlichen Interessen geprägt wird. Orientiert am Planungsparadigma der Integrierten Verkehrsplanung wird in dieser Arbeit ein Leitbild für die Öffentliche Mobilität vorgestellt. Dieses zielt darauf ab, den ÖV mit flexiblen Mobilitätsdienstleistungen zu verknüpfen und ein zukunftsfähiges sowie gemeinwohlorientiertes öffentliches Mobilitätsangebot zu fördern. Multimodale Mobilitätsplattformen (MMP) stehen als zentrales Gestaltungsinstrument für die Öffentliche Mobilität im Fokus dieser Dissertation. Ihr Ziel ist es, die öffentlich zugänglichen Mobilitätsangebote über verschiedene Verkehrsmittel und Anbieter hinweg in ein digitales Angebot zu integrieren, um so ein inter- und multimodales Mobilitätsverhalten zu fördern. MMP werden dadurch als Möglichkeit betrachtet, ein bedarfsgerechtes und umweltverträgliches Mobilitätsangebot bereitzustellen. Zur Analyse des neu entstehenden Organisationsfeldes und der Identifikation von Umsetzungshürden von Mobilitätsplattformen in öffentlicher Hand liegt der Arbeit ein qualitatives Forschungsdesign zugrunde. Problemzentrierte Interviews mit Plattformbetreibern, Sharing-Dienstleistern, Software-/IT-Anbietern sowie Kommunen geben Einblick in die Perspektiven der involvierten Akteursgruppen, sodass ein umfassendes Bild der Herausforderungen vermittelt werden kann. Eine Vielzahl der Hürden ist auf das Ineinandergreifen gesellschaftlicher und technischer Aspekte zurückzuführen, auf die Neuartigkeit des Organisationsfeldes und einen wenig gefestigten Handlungskontext sowie auf die divergierenden Interessen, Ressourcen und Organisationsstrukturen zwischen privaten und öffentlichen Akteuren. Die Arbeit zeigt, dass die Integration von Mobilitätsplattformen in einen umfassenden Planungsansatz unabdingbar ist, wenn sie zur Verkehrswende beitragen sollen. Neben der Ausrichtung an klar definierten Zielen (normative Integration) bedarf es der Schaffung von Legitimität durch institutionalisierte Strukturen (politische Integration), der Förderung eines akteursübergreifenden Austausches (fachliche Integration) sowie der Bereitstellung eines öffentlichen Angebots, das nicht nur digital, sondern auch physisch und raumübergreifend zugänglich ist (räumliche Integration). Der vorliegende Anhang ist Teil der veröffentlichten Dissertation von Christina Wolking mit dem Titel "Multimodale Mobilitätsplattformen für eine Öffentliche Mobilität – eine akteurszentrierte Analyse sozio-technischer Transformationsprozesse" (ISBN 978-3-643-25177-0)
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.010 |
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".