MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125730754 · doi:10.18757/ejtir.2009.9.2.3291

Preliminary Monetary Values for the Reliability of Travel Times in Freight Transport

2009· article· en· W2125730754 sur OpenAlexaff
Gerard de Jong, Marco Kouwenhoven, Eric Kroes, Piet Rietveld, Pim Warffemius

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of transport and infrastructure research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesVrije Universiteit Amsterdam
Mots-clésReliability (semiconductor)Ministry of TransportValuation (finance)Travel timeChristian ministryTransport engineeringOperations researchComputer scienceBusinessEngineeringAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In The Netherlands, major infrastructure projects are assessed using cost-benefit analysis, following official guidelines. Until recently, the reliability of travel times could not be included in the cost-benefit analysis, because the corresponding monetary valuation was unknown. In recent years, the literature on valuing reliability of travel times was reviewed for the Dutch transport ministry. The outcomes of this were discussed at an expert workshop, which led to an agreement on preliminary monetary values for passenger transport. A key concept is that of the reliability ratio. This is defined as the value of reliability (measured as the standard deviation of travel time) divided by the value of travel time itself. For freight transport a follow-up study was carried out, which transforms the results of earlier stated preference research into a reliability ratio. The paper presents and explains the preliminary values, focussing on the derivation of reliability values for freight transport. It also describes how these values can be used in practical project evaluations.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,135
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,135
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations50
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean journal of transport and infrastructure researchMême sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207