Exposure Modelling of Productivity-Permitted General Freight Trucking on Uncongested Highways
Notice bibliographique
Résumé
The research designs, develops, validates, and applies an exposure model of productivity-permitted general freight trucking on uncongested highways. Productivity-permitted general freight trucks (long trucks) are multiple trailer configurations, consisting of van trailers, which exceed basic vehicle length limits but operate within basic weight restrictions. The three predominant long trucks in North America are Rocky Mountain doubles (Rockies), Turnpike doubles (Turnpikes), and triple trailer combinations (triples). Long trucks have been used in Canada since the late 1960s. Recent highway investments in the Canadian Prairie Region have effectively completed the network on which long trucks are allowed to operate. Despite widespread use of long trucks for many years and these recent infrastructure investments, there is a knowledge deficiency about long truck exposure. The research uses the transportation systems analysis approach to design, develop, and validate the long truck exposure model. Exposure is expressed as an explanatory variable in three principal dimensions (volume, weight, and cube), which is needed for predicting transportation system impacts of long truck operations. The research applies the model to clarify issues that should be considered in establishing charges for long truck permits, determining long truck safety performance, and developing load spectra for long trucks. The exposure model relies on a unique dataset that integrates output from a classification algorithm, field observations, and industry intelligence. The results indicate that long trucks travelled 67 million kilometres on a 10,000 centreline-kilometre highway network in the Canadian Prairie Region in 2006. The model demonstrates strong temporal and geographic concentration of long truck travel on the network. Application of the results reveals the following findings: • Decisions about establishing long truck permit charges are supported by consideration of options within a revenue adequacy rationale that are sensitive to freight density and the distance travelled by long trucks. • The exposure-based collision rate for Turnpikes is half of the collision rate for Rockies, about one-third of the rate for legal-length articulated trucks, and one-quarter of the rate for triples. • The model provides loading indicators required for pavement and bridge design and evaluation procedures and demonstrates the cubic orientation of long truck operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».