Costs of Urban Congestion in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The ability to address congestion requires, first, an understanding of the topic. To this end, different methods have been developed to quantify and compare congestion. A recent research study developed methods to quantify congestion and its costs in the nine largest urban areas in Canada. Three components of congestion and its costs—delay, wasted fuel, and greenhouse gas emissions—were developed. The methods were based on the travel demand—forecasting models of each urban area. In contrast to well-known methods such as the annual Urban Mobility Report in the United States, which uses common sets of data to allow a comparison of congestion in 85 urban areas, a comparative analysis was not possible because the models differ in structure, definition, and base data. Conversely, the model-based approach supports significantly more analytical depth, allows planners in individual urban areas to customize the tools, and provides a means to account for congestion in forecasts and in the development and evaluation of long-range transportation plans. It also provides a basis for linking the engineering aspects of congestion with the broader economic perspectives. The approach used in the Canadian study has potential for metropolitan planning organizations, state departments of transportation, and other U.S. transportation planning authorities that seek to incorporate the analysis of congestion into their long-range transportation planning, programming, and budgeting processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».