Washington State All-Weather Road GIS Mapping: Improving Statewide Freight Flows and Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Freight transportation is extremely important in Washington as it underpins the national and state economies, supports national defense and facilitates the distribution of goods and services to nearly all state residents on a daily basis. Because of this, the freight transportation system in Washington must function at all levels of government from international, national, to state and local. Internationally, Washington is a “gateway” state connecting Asian & Canadian trade flows to the U.S. economy. Nationally, Washington's freight system facilitates trade from Alaska and along the west coast. Additionally, the state's firms and farmers use the freight transportation system to ship Washington made goods locally, across the country and around the world. And lastly, Washington's freight transportation system serves as a local utility, vital to citizens throughout the state to meet their consumption needs. As a result, the planning of freight improvement projects should be seamless across various government jurisdictions and county/state boundaries. To understand the need for the coordinated collection and presentation of data, one needs only consider the various types of roads that contribute to the freight transportation system in Washington. Not only does the state host international border crossings and interstate highways, it is comprised of a myriad of county and city roads. As a result, there are several key agencies that have a stake in freight transportation planning in Washington: Washington State Department of Transportation (WSDOT), County Road Administration Board (CRAB), Strategic Freight Transportation Analysis (SFTA) as well as the county and municipal governments. In the process of completing this study, it was necessary to contact each of these agencies for assistance in the collection of data and maps. To assist planners and policymakers at all levels of government, this paper describes the statistical and geospatial data collected from each county in Washington State and the analytical application of a complete GIS mapping of all-weather roads throughout the state, along with future county freight improvement projects. This information is then evaluated and analyzed on a regional/statewide basis to identify gaps or system inefficiencies resulting from local/county improvement projects that don’t extend across county borders. Specific county and regional case studies/examples of how this centralized GIS may aid policy decision-maker are also presented.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».