Ocean Shipping Container Availability Report. October 1, 2014
Notice bibliographique
Résumé
The Port of Seattle, WA, ranks 6th in the nation for containerized waterborne agricultural exports; it moved more than 602,000 metric tons of containerized agricultural products from July to September, 2013. Grains, including animal feed and soybeans, accounted for 50 percent, vegetables for 19 percent, and frozen fish accounted for 6 percent of the volume. During this period, more than 53 percent of these agricultural exports were moved in 40ft containers. Agricultural exporters used the ocean carrier Maersk to move 21 percent of these products, followed by Hanjin Shipping at 16 percent, China Shipping at 11 percent, and MOL at 10 percent. 1 Container availability estimates at the Port of Seattle have been quite volatile this summer (see graphic below). Seattle has experienced increased demand from diverted cargo from Los Angeles and Long Beach due to the ongoing labor contract negotiations as well as diverted cargo from Vancouver, BC, due to congestion across the border. Carriers have struggled to balance availability in Seattle, which causes strong weekly fluctuations to container availability estimates. Additionally, for the past 2 weeks (week 39 and 40) one participating carrier switched service from Seattle to Tacoma due to congestion at the port and to provide a more efficient service schedule. The availability of 40ft refrigerated containers has been particularly strong the past few weeks, probably filling demand for increased fruit and vegetable exports from Washington at this time of year. Carriers anticipate estimates will decrease the next 2 weeks for 40ft standard, high-cube, and refrigerated containers but increase for 20ft standard containers. Weekly Container Availability Estimates in Seattle, 2nd week of July (Wk 28) through 1st week of October (Wk 40), with Projections Location Specific
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».