Examining the Variability of Crossing Times for Canadian Trucks at the Three Major Canada–U.S. Border Crossings
Notice bibliographique
Résumé
Land borders connecting Canada and the United States are vital transportation facilities for the two countries. Truck crossing times at these facilities can have a significant impact on the performance of the economy. To date, knowledge about border crossing times has been limited due to lack of detailed data on the Canadian border. This article explores and models the patterns of crossing times at the three major land crossings connecting Canada to the United States: Ambassador Bridge, Blue Water Bridge, and Peace Bridge. The analysis is based on 387,775 border crossing truck trips that were generated between Canada and the United States over a course of twelve months. Seemingly unrelated regression (SUR) models are estimated to evaluate the seasonal and hourly crossing times of Canada- and U.S.-bound trips on each border crossing, controlling for traffic intensity in the models. The SUR modeling approach is chosen to control for potential cross-model correlations. The results suggest that crossing times at the border vary by season and hour of the day. Crossing times also vary by direction of traffic and by type of day (i.e., weekday vs. weekend). Traffic intensity has a significant influence on crossing times at two of the crossings but not the Blue Water Bridge. Finally, crossing times are more variable during the summer season and tend to be higher during the late evening hours and past midnight.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».