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Enregistrement W2338027979

Region of Peel's Freight Transportation Demand Management Study

2015· article· en· W2338027979 sur OpenAlexaboutno aff
Edward F.C. Chan

Notice bibliographique

RevueTAC 2015: Getting You There Safely - 2015 Conference and Exhibition of the Transportation Association of Canada // ATC: Destination sécurité routière - 2015 Congrès et Exposition de l'Association des transports du Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckBusinessTRIPS architectureTransport engineeringSustainabilityOrder (exchange)Traffic congestionSupply chainMarketingEngineeringFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving goods and services efficiently, effectively, and sustainably within an urbanized environment is challenging. The competing road spaces and the abundant traffic and parking regulations for cars, on-surface transit vehicles, pedestrian and cyclists have made truck movement intricate to maneuver on the busy urban streets and highways. The same challenge applies to the rail and air traffic, since goods movement usually share the same rail line infrastructure and air capacity with the commuters. All of these challenges have been further complicated by the goods movement companies who practise the necessary Just-In-Time delivery in order to service the demanding consumer and manufacturing markets and to compensate for the shortage of distribution centres and other infrastructures within the supply chains of commodities and consumer products. Unfortunately, not too many urban communities in Canada have set priorities to tackle the goods movement challenges. As stated in one of thirteen decision making principles in the TAC's A New Vision for Urban Transportation: #7 Improve the efficiency of the urban goods distribution systems... will be difficult because even basic data are lacking and because of the fragmented and highly competitive nature of the trucking industry.... The lack of attention to a sustainable goods movement solution has resulted in inefficient usage of road capacity due to empty container trips (up to 40% of total truck trips), extra greenhouse gas emission by the truck's diesel engine (15 times more than car gas emissions2), and impacting the economy from the perspective of congestion costs (up to $2.7 billion/year to the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA)). Peel Region, one of six regional municipalities in GTHA in Ontario, recognized the challenges and have faced them head on. In collaboration with all levels of government and businesses, Peel Region established the Goods Movement Strategic Plan with 23 Action Items. Among them, Peel Regional Council approved the Freight Transportation Demand Management Study (FTDMS) in 2013 which recommends 11 explicit improvements using Transportation Demand Management (TDM) principles. This project was nominated for the TAC 2015 Sustainable Urban Transportation Award.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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