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Enregistrement W2155777691 · doi:10.1111/j.1541-0064.2001.tb01190.x

Intermodal freight terminals: locality and industrial linkages

2001· article· en· W2155777691 sur OpenAlexaffvenueabout
Robert J. McCalla, Brian Slack, Claude Comtois

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversitySaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminal (telecommunication)YardBusinessEconomic geographyTransport engineeringIndustrial zoneIndustrial areaLocalityGeographyRegional scienceEconomyTelecommunicationsEngineeringEconomicsEnvironmental protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The areas around eight Canadian intermodal freight terminals form the focus of this study. Two basic research questions are addressed: What is the character of the zones adjacent to the terminals and what is the functional tie between industries located in these zones and the terminals themselves? There are three seaports (Halifax, Montreal and Vancouver), three airports (Dorval‐Montreal, Pearson‐Toronto and Vancouver) and two rail yards (both in the Toronto region) in the study. In total, 196 manufacturing and wholesaling firms were part of the study. Transportation land use is areally most extensive in six of the eight terminal zones. Industrial land use, while significant in area, is not the most dominant land use surrounding any of the terminals. No one socio‐economic characteristic defines the areas around the terminals. Businesses in close proximity to the terminals make rather modest use of the terminals. Less the 30 percent of the interviewed firms used the nearby terminal for their freight shipments; only 3 percent of the firms indicated that proximity to the terminal was a primary locational consideration. The relationship between industrial location and the terminals is more indirect, than direct, based on the high level of accessibility found in the terminal zones.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations49
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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