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Enregistrement W2803548997 · doi:10.1080/03088839.2018.1468937

Port system evolution – the emergence of second-tier hubs

2018· article· en· W2803548997 sur OpenAlexaff
Jason Monios, Gordon Wilmsmeier, Adolf K.Y. Ng

Notice bibliographique

RevueMaritime Policy & Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseconomies of scalePort (circuit theory)BusinessIndustrial organizationHierarchyProcess (computing)Tier 2 networkEconomic geographyEconomies of scaleTelecommunicationsMarketingEconomicsComputer scienceEngineeringMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some evidence has emerged of second-tier hubs inserting themselves between hubs and feeder ports, producing a new hierarchy of port networks. This article aims to establish the dynamics of this process based on illustrative cases in Asia, South America, and Europe. Findings reveal spatial factors to include a cluster of small ports with minimal sailing distance within a given range, suitable channel and berth depth, and ideally high capacity inland links. From the economic perspective, demand-side factors include a local captive market and aggregated demand to be captured from other ports, while supply-side factors include diseconomies of scale at traditional hubs, an increase in direct services, an increase in large feeder vessels calling from first-tier hubs which are then transhipped to smaller feeders for serving local ports, and an increase in overland servicing of local smaller ports. From a strategic perspective, vertical and horizontal integration in the shipping sector has produced extensive network economies, whereby shipping lines look to create group-specific port hierarchies, enhanced in the presence of aggressive management strategies and supportive policies. This finding suggests that proactive port stakeholders can in certain circumstances seize the opportunity to capture this role within their port range.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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