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Enregistrement W2013672678 · doi:10.3141/2410-12

Logistics Sprawl: Differential Warehousing Development Patterns in Los Angeles, California, and Seattle, Washington

2014· preprint· en· W2013672678 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesAgence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'EnergieUniversity of Southern California
Mots-clésUrban sprawlMetropolitan areaGeographyAtlantaWarehouseRegional scienceCartographyTransport engineeringEconomic geographyUrban planningEngineeringCivil engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The warehousing industry experienced a period of rapid growth from 1998 to 2009. This paper compares how the geographic distribution of warehouses changed in both the Los Angeles and Seattle Metropolitan Areas over that time period. These two west coast cities were chosen due to their geographic spread and proximity to major ports as well as their difference in size. The phenomenon of logistics sprawl, or the movement of logistics facilities away from urban centers, which has been demonstrated in past research for the Atlanta and Paris regions, is examined for these two areas. The weighted geometric center of warehousing establishments was calculated for both areas for both years, along with the change in the average distance of warehouses to that center, an indicator of sprawl. We find that between 1998 and 2009, warehousing in Los Angeles sprawled considerably, with the average distance increasing from 25.91 to 31.96 miles, an increase of over 6 miles. However in Seattle, the region remained relatively stable, showing a slight decrease in average distance from the geographic center. Possible explanations for this difference are discussed.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,177 · 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