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Enregistrement W2047737587 · doi:10.1504/ijlsm.2015.067257

Investigating the impact of access-timing-sizing regulations on urban logistics

2015· article· en· W2047737587 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Fozlul Haque Bhuiyan, Anjali Awasthi, Chunhui Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Logistics Systems and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingVisSimComputer scienceTransport engineeringOperations researchTraffic congestionRisk analysis (engineering)BusinessMicrosimulationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freight regulations (e.g., vehicle timing, sizing and access restrictions) play a vital role in controlling congestion and developing effective urban logistics systems. Their importance is becoming even more relevant in modern times due to enormous growth in the number of freight vehicle movements in urban areas. In this paper, we target the problem of assessing the impact of access-timing-sizing regulations on goods movement in urban areas. A three-step approach is proposed. The first step involves conducting urban network traffic simulation to generate scenario data for the freight restriction policies. VISSIM, a microscopic traffic simulation software is used to perform this step. In the second step, we apply design of experiments (DOE) to analyse the simulated traffic data for testing the effectiveness of the access-timing-sizing policies. In the third step, an optimisation approach using desirability function is performed to determine the exact level of regulatory policies for the city. An application of the proposed approach for City of Montreal is provided. The strength of the proposed approach is its strong practical applicability. It is also one of the few quantitative approaches available in current literature for assessing the impact of freight regulatory policies in urban areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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