Analysis and Transfer of Commodity-Specific Shortlines in Western Canada - Case Study: CN Avonlea Subdivision
Notice bibliographique
Résumé
A brief overview of the transfer vehicles available to Class 1 railways is first presented.This is followed by a description of the financial and related qualitative factors considered by Canadian National Railways (CN) during the course of a potential shortline transfer.The method by which CN evaluates potential shortline partners is then presented.Conditions specific to the analysis of the Avonlea Subdivision are discussed.Part 1: HISTORICAL 1.Brief history of shortlining Shortlines may be described as generally short segments of lighter density railway whose primary function is to act as a feeder to main line, higher density carriers.'American Class 1 railroads began network rationalization efforts approximately 15 years ago.Today there are about 500 shortlines operating on 20 percent of the freight track in the United States.Successful shortlines are notable for their greater total assets, higher operating revenues, higher traffic densities and greater length of track operated.'Several regional and terminal railroads have operated in Canada for many years, spread out nationwide and carrying a wide variety of commodities including grain, chemicals, coal, forest products, intermodal and manufactured products.'However the creation of newer shortlines in Canada had advanced at a relatively slow pace since the introduction of the National Transportation Act (NTA) in 1987.This may possibly be due
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».