Border Crossing Choice Behavior of Trucks along Trade Corridor between Toronto, Ontario, Canada, and Chicago, Illinois
Notice bibliographique
Résumé
Canada and the United States are heavily dependent on a few border crossing locations to facilitate international trade between the two countries. These crossings cost firms extra time and uncertainty in their supply chains that reduce the effectiveness of trade. Therefore, a great need exists to study the movement of vehicles traversing these border locations and identify characteristics that make these locations attractive. To this end, this study utilizes GPS data to study trucks traveling between the transportation hubs in Toronto, Ontario, Canada, and Chicago, Illinois. Two feasible choices are available for these trucks to cross the international border: Blue Water Bridge and Ambassador Bridge. Although most route choice decisions are based primarily on reducing travel time, a unique aspect of this corridor is that the total trip time by route is relatively even. A logit model was estimated to identify other factors that may influence the route choice decisions of trucks in the Toronto–Chicago corridor. The results suggest that a higher average crossing delay for a given time of the day has a negative influence on the selection of a given border crossing. Such an effect is more pronounced for the Blue Water Bridge. Other factors influencing the choice of crossing include the type of industry served by the truck, the carriers operating the trucks, time of the day, and day of the week.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».