Optimizing Canada–U.S. Border Crossing Investments for Export Competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
Border crossings are vital to a nation’s safety and security as well as its economic competitiveness. On one hand, borders are intended to ensure the safety of a nation against external threats; on the other, they are needed to ensure the efficient crossing of legitimate people and goods. For Canada and the United States (U.S.), the latter is particularly important considering that the trade between the two countries amounts to $1.8B USD daily. Small changes in border crossing operations could have large economic impacts on both countries. In this study, a new tool is proposed, which combines a computable general equilibrium (CGE) model with several empirical transportation datasets to prioritize Canada–U.S. border crossing investments along the entire international boundary, from both countries’ perspectives. Simulation results suggest that reducing wait times at border crossings can have sizable impacts on trade value, gross domestic product (GDP), and welfare. GDP and welfare changes are always positive with maximum values of $11.50 and $3.15M USD per year, respectively. Border crossing improvements affect industries differently, ranging from an increase of $2.09M USD to a decrease of $–0.22M USD in trade value. Analysis results indicate that the Lansdowne, Ambassador, Sarnia, Fort Erie, and Coutts border crossings are the highest priority for Canada to U.S. trade facilitation. Lastly, results suggest that investing in borders that benefit Canada to U.S. trade typically benefits the U.S.’s GDP as well.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».