Pilot Off-Peak Delivery Program in the Region of Peel
Notice bibliographique
Résumé
Off-peak delivery (OPD) is the delivery of goods during the evening and overnight hours. This strategy has the potential to alleviate peak period congestion, improve efficiency of delivery firms, and reduce emissions. This paper investigates benefits and challenges of a pilot OPD program in the Region of Peel, with the goal of informing potential broader implementations of OPD. In contrast to other previously implemented OPD projects, this OPD pilot focuses on deliveries in suburban areas. Three firms, delivering to 14 pilot retail stores, participated in the OPD pilot in the Region of Peel from March to August 2019. The analysis shows that during the six-month pilot, the average speed of the trips that were made in off-peak hours, from 7:00 p.m. to 7:00 a.m. the next day, is 18.1% faster than those that happened in day-time hours. Furthermore, the total greenhouse gas emissions/km decreased by 10.6%, and emissions factors for air quality pollutants, including CO, NOx, PM10, and PM2.5 reduced by 10.8% to 15.0% in off-peak hours. Results for service times varied between firms, but on average increased by 15.2%, indicating activities in the off-peak hours at the retail stores that prevented overall improvements in service time compared to day-time deliveries. A post-pilot interview was done with logistics managers of the three firms, which provides rich insights about challenges, successes, and ways that the OPD program could be improved.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».