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Enregistrement W2555891983

FROM FREE TO PRICED INFRASTRUCTURE: U.S. ROADS AND THE INVESTMENT PUBLIC-PRIVATE PARTNERSHIP

2014· article· en· W2555891983 sur OpenAlexaboutno aff
R. Richard Geddes, Dimitar N. Nentchev

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeaseFinanceBusinessRevenueTollInvestment (military)Sovereign wealth fundDividendEconomicsAlternative investmentMicroeconomicsMarket liquidityIncentive
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of microeconomics focuses on price system operation since prices are critical for allocating the demand for and the supply of goods and services. However, the use of major U.S. infrastructure assets remains un-priced (or “free”). Moving to priced provision has redistributive effects that can halt its implementation. Despite severe environmental harms from un-priced transportation infrastructure, economists have offered surprisingly few strategies for addressing such objections, even though pricing creates additional wealth that can help compensate potential losers. We describe a novel approach that relies on basic property laws to enhance the appeal of shifting from un-priced to priced road transportation services. Pricing of previously free road services allows value embedded in that infrastructure to be released. Value can be realized immediately through upfront concession lease payments offered by private operating companies in exchange for receiving the toll revenue from newly priced roads. We propose preserving a portion of the added wealth generated by pricing in a pubic permanent fund and distributing dividends from the fund’s investment income to the infrastructure’s citizen-owners. Dividends mitigate the redistributive effects of pricing and thus facilitate its adoption. Permanent funds are currently used in Alaska, Alberta, Texas, Norway and many other jurisdictions to preserve natural resource wealth. They can be innovatively applied to encourage road pricing, which mitigates a variety of environmental harms.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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