Quantifying the Criticality of Highway Infrastructure for Freight Transportation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Events that disable parts of the highway transportation network, ranging from weather conditions to construction closures, may affect freight travel times and ultimately degrade economic productivity. Although previous studies of criticality typically focused on the impacts of natural disasters or terrorist attacks on systemwide travel times, these studies did not quantify the costs associated with disruptions to the economy because of disruptions to the freight transportation system. This paper quantifies the economic criticality of the highway infrastructure in Ontario, Canada, with the use of a new measure of criticality that determines the cost of highway closures (in dollars) on the basis of the value of goods, the time delayed, and the associated value of time. When criticality is measured in this way, it has some correlation with truck volumes, but the correlation differs when the values of shipments and the physical redundancy in the network are considered, and results in new insights into critical freight infrastructure. For example, the highway network within the greater Toronto, Ontario, Canada, area has a high degree of redundancy, but highways farther away from this metropolitan area have less redundancy and are thus more critical. Moreover, sections of Highway 401 located west of the greater Toronto area were found to be more critical—even though it carries lower truck volumes—than those located east of the greater Toronto area because of the lower redundancy in the western portion of the network. This measure has many potential applications in freight transportation planning, operations, and maintenance. Finally, with the cost of these disruptions quantified in dollars, one can then calculate the monetary benefits of potential transportation improvements for comparison (i.e., perform a cost–benefit analysis).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle