MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1573743759

Is Carrier Choice Different for 3PLs and other End-shippers? Some Preliminary Findings

2007· article· en· W1573743759 sur OpenAlexfundaboutno aff
Zachary Patterson, Gordon O. Ewing, Murtaza Haider

Notice bibliographique

RevueInfoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésBusinessOutsourcingWindsorPreferenceSurvey data collectionIndustrial organizationTransport engineeringMarketingEconomicsEngineeringMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As companies have increasingly sought to outsource their non-essential activities, there has been a dramatic rise in the use of the services of external companies (often referred to as Third Party Logistics Companies or 3PLs) to organize transportation logistics. Little is known about the degree to which their choice of carriers differs from that of traditional end-shippers. Because this sector is expected to grow in the future and thereby to exert more influence on the way freight is shipped, understanding any differences that they might manifest in carrier choice is useful in itself, but also potentially critical in evaluating the potential for rail to increase its share of freight. This paper presents some findings of a unique shipper carrier-choice stated preference survey of shippers in the Quebec City-Windsor Corridor. The survey was conducted during the fall of 2005. The survey was designed explicitly to evaluate shipper preferences for the carriage of intercity consignments, and particularly their preferences for carriers that contract the services of rail companies to carry these shipments via trailer on flat car (TOFC). Preliminary analysis suggests that 3PLs behave differently from other end-shippers, and in particular, are even more mistrustful of the use of rail to move their consignments than other end shippers. Among other things, this suggests that increasing rails share of freight faces tremendous challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInfoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)Même sujetUrban and Freight Transport LogisticsTravaux en français237 207