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Enregistrement W1893283589 · doi:10.1002/atr.1191

A study of economic efficiency in port security inspection

2012· article· en· W1893283589 sur OpenAlexvenueno aff
Dae-Gwun Yoon, Jin-Goo Gim

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)Economic efficiencyTransport engineeringComputer scienceComputer securityBusinessForensic engineeringOperations researchEngineeringEconomicsMicroeconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The purpose of this paper is to study an economic efficiency for the prediction of additional truck turnaround time and for determining the number of the port security inspection equipment required at a terminal inspection station. The economic efficiency with six base models was developed to assist terminal operators' decision‐making. In addition, this study developed an optimal procedure that terminal operators could use to optimally run in terms of various statistics processes including exponential, deterministic, and others, seeking a solution that was beneficial for both terminal operators and truckers. As a result of this research of the additional cargo turnaround time for port security delay, the following conclusion can be drawn and made. The average additional delay time in the inspection station is very dependent on the inspection rate of the lower stage. The higher weighted inspection time based on raising security level allows less number of trucks to be inspected, which will derive high delay in the inspection station. Increase of rate of Green Lane usage will allow a decrease in the arrival rate, which may derive improvement of inspection equipment efficiency and average delay time at the inspection station. In multiple stage model, total number of trucks and delay time very closely follow those of low inspection stage rate and number of inspection units. Free Lane is to be followed by Customs‐Trade Partnership Against Terrorism and standardization of customs, packing, loading and unloading, documents, procedure, and exchange working in each country. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,233

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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