Blue City Mannheim \nInnovative Konzepte für Konversionsflächen in Mannheim
Bibliographic record
Abstract
Im Rahmen der Konversion von 510 ha US-Militärflächen entsteht für die Stadt Mannheim die Chance Zukunftsthemen der Stadtentwicklung intensiv aufzugreifen. Stadterneuerung, Energieeffizienz, Infrastruktur und Mobilität sowie Innovationen und Entfaltungsmöglichkeiten heimischer Unternehmen stehen hierbei gleichermaßen im Fokus. Zur Entwicklung innovativer Ansätze wurde die AG Ingenieursmeile gebildet, in der Themen wie Neue Mobilität, Elektromobilität und Smart Grids herausgearbeitet wurden. \nFür die Weiterentwicklung und Integration dieser Ansätze hat der Fachbereich Wirtschafts- und Strukturförderung der Stadt Mannheim das themenübergreifende Konzept von MVV Enamic Regioplan erarbeiten lassen. Der Schwerpunkt des Konzeptes „Blue City Mannheim“ liegt auf der Ableitung konkreter Maßnahmen, die in den nächsten Jahren schrittweise umgesetzt werden sollen. Ein wesentliches Ziel ist die Reduktion der CO2-Emissionen im Verkehrssektor durch den Einsatz emissionsarmer (Elektro-) Fahrzeuge und die Umgestaltung des Modal Split. \nDie Maßnahmen wurden mit den strategischen Zielen der Stadt Mannheim, der wirtschaftspolitischen Strategie und den Anforderungen der Klimaschutzkonzeption 2020 abgestimmt. \nAls Grundlage werden zunächst vier übergeordnete Maßnahmen definiert: \n•\tVernetzung / Öffentlichkeitsarbeit, \n•\tMasterplan Ladeinfrastruktur, \n•\tMasterplan Green Logistik sowie \n•\tMasterplan blue_village_franklin. \nHierauf bauen 21 Einzelmaßnahmen in den Bereichen Fahrzeuge / Fuhrparks, Logistik, Verlagerung Modal Split, Intelligente Netze, Ladeinfrastruktur und Wissenstransfer auf. Als Einzelmaßnahmen werden beispielsweise Einsatzbereiche für emissionsarme Fahrzeuge bei der Umstellung von Fuhrparks und Flotten aufgezeigt. Im Bereich Logistik steht der innerstädtischen Liefer- und Güterverkehr im Mittelpunkt. Maßnahmen betreffen hier z.B. die Umstellung von innerstädtischen Transportverkehren auf Elektrofahrzeuge. Ziel hierbei ist neben der Einsparung von CO2-Emissionen insbesondere auch eine Verkehrslärmreduzierung im Stadtgebiet. Für eine Umgestaltung des Modal Split wird die Verknüpfung von Motorisiertem Individualverkehr (MIV) und ÖPNV an attraktiven Umsteigestationen vorgesehen. \nWeitere Maßnahmenschwerpunkte liegen in den Bereichen Energieerzeugung, speicherung und -verteilung, durch welche die Umweltpotenziale der Elektromobilität erst vollständig aktiviert werden können. Eine Optimierung von Verbrauch und Erzeugung erfolgt durch Einsatz von IT-Lösungen in intelligenten Netzen (Smart Grids). Maßnahmen für den Ausbau von Ladeinfrastrukturen im gesamten Stadtgebiet sowie die Einrichtung von Multi-System-Tankstellen für unterschiedliche Antriebstechniken ergänzen das Gesamtkonzept. Für den Wissenstransfer und für die öffentliche Wahrnehmung sollen Fachtagungen und Kongresse zu Themen der Neuen Mobilität und der Energieeffizienz durchgeführt werden. Der Maßnahmenkatalog ist nicht abschließend und kann bei Bedarf um weitere Maßnahmen ergänzt werden. \nAls Akteure für die Umsetzung dieser Maßnahmen sind sowohl Fachbereiche und Betriebe der Stadt Mannheim als auch Mannheimer Unternehmen, Einzelhandel und Handwerk angesprochen. Weiterhin werden die Mannheimer Hochschulen ebenso wie Verbände, die Kammern bis hin zu Privatpersonen in die Umsetzung einbezogen.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.008 |
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".