Empirical Investigations of Queuing and Surface Street Times using Truck Probe Data around International Border Crossings
Notice bibliographique
Résumé
Truck queuing times and surface street times in the vicinity of two major US-Canada international border crossings were investigated as a function of explanatory variables.Queuing times before primary customs inspection at the Ambassador Bridge and the Blue Water Bridge border crossing facilities were examined as a function of inspection times and truck traffic volumes.Surface street times approaching and departing the Ambassador Bridge facility in Canada were examined as a function of truck traffic volumes.The ability to conduct empirical investigations was possible due to the recent availability of detailed, disaggregate truck trip data that could be used to approximate queuing times, surface street congestion times, and times spent in customs inspection.Appropriate disaggregate volume data were not available, and aggregate volume data were used in the analyses.To control for the use of the aggregate volume data with disaggregate truck trip data, subsets of the data were selected that corresponded to "worst" periods of queuing and surface street times based on time-of-day and day-ofweek patterns.Contingency tables and regression analyses were used to investigate the associations between queuing or surface street times and the explanatory variables.Queuing and surface street model specifications were motivated to be consistent with multiplicative formulations.These formulations were transformed to be linear-in-the-for his dedication and willingness to give his time so generously in support of this research project.I would also like to thank Dr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».