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Enregistrement W2335946754

Analyzing the effects of changing global trade patterns on domestic freight systems

2015· dissertation· en· W2335946754 sur OpenAlexfundaboutno aff
Christian Bachmann

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésMultinomial logistic regressionHarmonizationInternational tradeEconomic integrationBusinessScale (ratio)Trade barrierEconomicsTransport engineeringIndustrial organizationComputer scienceEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global trade patterns are continuously changing as economies and trade policies develop and interact. Recent developments and forecasts suggest changes in such patterns are likely to continue. Global trade patterns ultimately manifest themselves in freight flows on global and domestic transportation systems, but the translation of economic flows into transportation patterns is not straightforward. Moreover, while countries may benefit from global trade, the transportation impacts are felt locally, as passenger and freight movements compete for domestic infrastructure capacity.This thesis introduces a joint transportation and trade modelling framework to analyze the effects of changing global trade patterns on domestic freight operations. A unique multi-scale modelling framework confronts the notion that it is convenient but unrealistic to draw a geographic boundary around the economy and freight transportation system. Innovative harmonization, transformation, estimation, and optimization-based methods are developed to jointly model trade at the global, national, and regional levels. Multinomial logit (MNL) models are used to include the influence of transportation disutility in global trade choice behaviours, extending the multi-scale model into the domain of random-utility-based multi-regional input-output (RUBMRIO) models, which are first comprehensively introduced and reviewed.To demonstrate the feasibility of the proposed approach, a Canada-centric model was developed that includes forty-eight countries, Canada's ten provinces and three territories, and Ontario's eleven economic regions. Validation results show that it is possible to link spatial scales with a reasonable degree of accuracy. And while Canada's industrial outputs are the sum of its provincial and regional outputs, individual provinces and regions are not just microcosms of the larger country's behaviour. Example applications of food and paper product demand shocks from the United States, as well as doubling and halving of global transportation costs, demonstrate that the economic impacts from scenarios related to global trade and their implications for freight demand and traffic patterns differ for each province of Canada and region of Ontario.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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