Eficiencia del transporte férreo de carga Internacional: Un análisis a través de la envolvente de datos
Notice bibliographique
Résumé
Keywords: data envelopment, economic efficiency, rail freightAbstract: In this paper based on the methodology of Analysis of Data Envelopment (DEA), the efficiency is calculated 32 countries with the largest trade flows for 2013. During the first stage, the overall technical efficiency is determined, which is calculating the product of pure technical efficiency and the efficiency of scale. In a second, benchmarking analysis given current inputs and outputs as well as the target was carried out. The results shows that the countries of China, United States, Singapore and Thailand show overall technical efficiency; China, United States, Hong Kong, Japan, Singapore and Thailand have pure technical efficiency and the countries of Brazil, Canada, China, United States, India. Russia, Singapore and Thailand have scale efficiency. With respect to Mexico, although it is not efficient according to the results shown there are different proposals and guidelines to follow which should give priority to the decrease of costs by 62.67 percent to the value of 318.57USD; increase rail infrastructure and pathways electrified by 85.88 percent for each item.Palabras clave: eficiencia económica, Envolvente de Datos, transporte férreo de cargaResumen: En este trabajo a partir de la metodología del Análisis de la Envolvente de Datos (DEA), se calcula la eficiencia 32 países con mayor flujo de comercio para el año 2013. en una primera etapa, se determina la eficiencia técnica global, la cual es el producto de la multiplicación de la eficiencia técnica pura entre la eficiencia de escala. en un segundo apartado, se realizó un análisis de benchmarking considerando los inputs y outputs actuales de tal forma que derivado del estudio se puedan dar estrategias a seguir para los casos no eficientes. En los resultados se observa que los países de China, Estados Unidos, Singapur
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».