Reviewing the performance of the Australian land transport sector against its counterparts in Canada, New Zealand and the USA
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the longitudinal performance of the land transport sectors in Australia, Canada, New Zealand and the United States of America (USA). It comprises analysis of freight transport, passenger transport, energy consumption, CO2 emissions, road fatalities and gross direct investment. Among its key findings are that annual growth in overall freight transport volumes has been recently increasing overall at a faster annual rate than in Canada, New Zealand and the USA, but has slightly lower than average annual compound growth in GDP. Annual growth in total passenger transport by road and rail on the other hand has been less than one quarter of the average compound rate of growth in GDP over the years 1990-2007. Private motor vehicles are still the predominant mode for passenger transport across the four nations, but Australia has the lowest modal share in comparison to Canada and the USA. The transport sector between 1997 and 2007 has performed relatively well in respect of the percentage increase in final energy consumption. However more needs to be done or at least attempted to reduce or at least keep steady the transport sector's role on CO2 emissions. Finally Australia's transport sector is achieving average annual percentage reductions in road fatalities that are larger than those in any of the three comparator nations. Based on these findings some broad policy implications are briefly outlined. The paper finally identifies some limitations of this research and proposed areas for future research
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».