Developing and Applying Level-of-Service Framework to Land-Based Port-of-Entry Infrastructure Planning
Notice bibliographique
Résumé
Major land-based ports of entry (POEs) are key surface transportation components within the global supply chain. Appropriate planning methodologies are critical for assessing whether port infrastructure is adequate to meet projected demands and support economic and trade objectives. However, the development and the application of planning methodologies to assess the delay and congestion impacts of inaction or specific port improvement scenarios have not kept pace with the growing significance of these key surface transportation assets. In response to these methodology gaps, a level-of-service (LOS) framework and analysis was developed during the Pembina–Emerson POE study (2012). The LOS framework and performance measurement algorithms for POEs were developed from LOS concepts in the Highway Capacity Manual 2010. The LOS framework and performance measurement algorithms can be applied to any major border crossing to assess port throughput with any combination of policy settings, processing times, staffing levels, or infrastructure improvement scenarios. The LOS methodology can assess port improvement scenarios and provide a standardized basis for port-to-port and border-to-border comparisons. Combining the LOS framework (a trade-off analysis) with 30th highest hour design (an infrastructure design approach) provides transportation policy makers, planners, and engineers greater flexibility to assess the implications of various port improvement scenarios, infrastructure designs, and phasing considerations as well as the potential to generate outputs that enhance economic analysis for proposed port improvement scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».