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Enregistrement W2301428152 · doi:10.19030/jber.v1i9.3049

Transborder Surface Movements Of Nafta CommoditiesTruck vs Rail

2011· article· en· W2301428152 sur OpenAlexaboutno aff
H B Spraggins, John Ozment

Notice bibliographique

RevueJournal of Business & Economics Research (JBER) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckBoomCommodityDestinationsBusinessService (business)TourismInternational tradeContainer (type theory)EconomicsTransport engineeringFinanceMarketingEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boom in NAFTA trade has created a corresponding surge in the demand for surface transportation capacity to move the goods. So far, trucks have provided the major capacity to meet the requirements. Intensive lobbying efforts are being made for authority to utilized longer and heavier trucks along certain U.S. highway corridors to move the imports and exports from and to Canada and Mexico. In addition, a serious debate has erupted over allowing Mexican trucks to travel significant distances within the U.S. The surge in surface NAFTA based commodity movement via truck has serious economic, social and infrastructure consequences.The paper examines the surface transborder export-import flows between the U.S. and Canada and the U.S. and Mexico. Delineating these flows by the types of commodities, origins and destinations, and modal movements is an essential ingredient in any attempt to determine if the transportation infrastructure is being and will be utilized in optimum manner. Specifically, the paper finds that the overwhelming percentage of commodity movements is by truck regardless of distance traveled with very little moving by rail. The paper looks at the potential for commodity adaptability and flows to rail movement. Environmental considerations are also integrated into the trade-offs. Cost and service of trucking versus rail are the key ingredients to the conclusions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,010 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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