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Record W7111907558

Consolidation des transports de personnes et de marchandises – Une nouvelle ère, une nouvelle vision du transport

2024· other· fr· W7111907558 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTransport infrastructureRail transportationPassenger transportMinistry of TransportTransportation infrastructure
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le transport routier est un secteur qui préoccupe plusieurs instances, à plusieurs niveaux. D’abord, les usagers de la route sont nombreux : piétons, cyclistes, motocyclistes, automobilistes, conducteurs d’autobus et de véhicules lourds, etc. Afin d’assurer un partage harmonieux et sécuritaire de la route, les différents usagers sont maintenus de respecter le Code de la sécurité routière et d’adopter des gestes volontaires favorisant une conduite respectueuse. Malgré cela, il existe de nombreuses problématiques de cohabitation et de sécurité routière. Par ailleurs, les véhicules lourds sont impliqués dans plusieurs accidents sur la route, notamment en raison de leurs angles morts qui sont très grands. De plus, le transport routier de marchandises a un impact majeur sur l’environnement. Plusieurs villes dans le monde se sont penchées sur cette problématique, mais chaque ville gère sa logistique urbaine différemment puisque les réalités et priorités des villes diffèrent. Pour arriver à analyser le transport à Montréal, il faut comprendre d’abord son offre de transport de personnes ainsi que son offre de transport de marchandises. Le transport de personnes, à Montréal, est très varié. Il est composé d’un système de transport en commun offrant plusieurs moyens de déplacements présents actuellement ou en planification. Avec cette offre, naissent de nouvelles formes de mobilité, telles que le microtransit, le Mobility as a Service (ou mobilité intégrée) et les véhicules connectés, automatisés et autonomes. La planification du transport se fait à plusieurs niveaux et la législation en cours peut présenter un frein au développement des nouvelles formes de mobilité. En parallèle, les véhicules automatisés et autonomes présentent une opportunité pour le développement du microtransit afin d’offrir une mobilité intégrée et complémentaire. D’une autre part, le transport de marchandises connait également des développements et des avancées technologiques. Bien que le transport de marchandises par véhicules lourds présente de nombreux enjeux, il demeure essentiel au développement des villes et à leur vitalité économique. Il devient donc important de trouver des solutions ou des moyens de maintenir ce transport, mais de minimiser son impact, surtout dans les milieux denses. Une solution se présente dans l’implantation de centre de distribution urbaine. Ces différentes visions mènent à une réflexion plus poussée : comment intégrer le transport de personnes et le transport de marchandises? L’idée principale est de permettre le déplacement de la marchandise à travers des infrastructures existantes, tout en minimisant l’impact des véhicules lourds. Des simulations sont réalisées par la méthode Monte Carlo pour prouver l’efficacité d’une telle hypothèse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.108
Threshold uncertainty score0.215

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0090.010
Open science0.0020.007
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.005

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2024
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