Effect of Infrastructure Investment and Freight Accessibility on Gross Domestic Product: A Data-Driven Geographical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Freight transportation can be defined as the movement of goods and services to customers to obtain a monetary reward. Poor quality transport infrastructure implies higher travelling times and costs. This indirectly affects the productivity of a region since transportation costs are directly related to sales prices. Therefore, infrastructure investments become important for improving the competitiveness of a region. The problem with these investments is that they take time and require a large amount of money. Consequently, it is extremely important to prioritise this type of investment. This paper will first explain whether transportation investment or a sustainable transportation method affect the exported freight accessibility and if it also affects regional productivity using a linear regression model with the aid of a data-driven geographical information system. It uses spatial separation, gravity, and cumulative opportunity measures to calculate accessibility. Finally, the paper denotes which regions are highly affected by improvements in road, river, and railway networks using Colombia as a case study. The comparison considers travelling time and costs savings under each scenario. The results indicate that the gravity measure was the most appropriate accessibility measure for analysing the Gross Domestic Product (GDP). The scenario analyses suggest that zones farthest from the seaports are more sensitive to accessibility changes; consequently, they will receive higher improvements in their regional GDP with a national-level implementation of transport infrastructure investments. Thus, project prioritisation should be performed in regions where the investments lead to a decreased travel cost between regions and ports.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».