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Enregistrement W3133929474 · doi:10.1177/0361198121995502

Retrospective Longitudinal Study of the Impact of Truck Weight Regulatory Changes on Operating Gross Vehicle Weights

2021· article· en· W3133929474 sur OpenAlexaffabout
Amanda Pushka, Jonathan D. Regehr

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckTransport engineeringDifferential (mechanical device)EngineeringOperations managementAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three primary policy changes on truck size and weight occurred in Canada over the past five decades: the 1974 Western Canadian Highway Strengthening Program, the 1988 Roads and Transportation Association of Canada Memorandum of Understanding on Heavy Vehicle Weights and Dimensions, and ongoing special permitting of longer combination vehicles. These regulatory changes influenced the gross vehicle weight (GVW) of the predominant truck configurations operating on principal Canadian highways. Using a unique time-series of truck weight data, this retrospective longitudinal study contributes insights about the magnitude and timing of the impacts of truck weight regulatory changes on operating GVWs that address current knowledge gaps and persistent uncertainties in models used to predict and evaluate truck weight regulatory changes. The analysis reveals that carriers hauling heavy (i.e., weigh-out) commodities adapt immediately to increases in GVW limits if there is no need to purchase new vehicles. When a regulatory change coincides with the introduction of a new, more productive vehicle configuration, the uptake of the new vehicle lags behind the regulatory change by a few years. Finally, configurations exhibit different GVW distributions and responses to increased GVW limits depending on whether the configurations are well suited for hauling weigh-out or cube-out commodities. This differential response demonstrates how regulations facilitate fleet diversity within the trucking industry’s approach to the road freight transport task.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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