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Enregistrement W326376069 · doi:10.1177/0042098013505883

Traffic Congestion’s Economic Impacts: Evidence from US Metropolitan Regions

2013· article· en· W326376069 sur OpenAlexaff
Matthias Sweet

Notice bibliographique

RevueUrban Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaTraffic congestionProductivityGridlockPer capitaEconomicsPanel dataGeographyEconomic growthTransport engineeringPopulationEconometricsDemographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traffic congestion alleviation has long been a common core transport policy objective, but it remains unclear under which conditions this universal byproduct of urban life also impedes the economy. Using panel data for 88 US metropolitan statistical areas, this study estimates congestion’s drag on employment growth (1993 to 2008) and productivity growth per worker (2001 to 2007). Using instrumental variables, results suggest that congestion slows job growth above thresholds of approximately 4.5 minutes of delay per one-way auto commute and 11,000 average daily traffic (ADT) per lane on average across the regional freeway network. While higher ADT per freeway lane appears to slow productivity growth, there is no evidence of congestion-induced travel delay impeding productivity growth. Results suggest that the strict policy focus on travel time savings may be misplaced and, instead, better outlooks for managing congestion’s economic drag lie in prioritising the economically most important trips (perhaps through road pricing) or in providing alternative travel capacity to enable access despite congestion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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