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Enregistrement W4317676901 · doi:10.1155/2023/6336630

Comparing Transport Corridors Based on Total Economic Cost

2023· article· en· W4317676901 sur OpenAlexvenueno aff
A.J. Hoffman, Crynos Mutendera, W.C. Venter

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth-West University
Mots-clésLandlocked countryPort (circuit theory)BusinessTransport engineeringTotal costGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares the performance of three competing corridors serving landlocked SADC countries (Beira, Dar es Salaam, and Durban) based on total economic cost from the perspective of transporters, retailers, and manufacturers. The motivation for the research is the paradox that, while Beira is closest to the hinterland served by these corridors, it attracts the least cargo. Historical research compares corridors in terms of both direct costs and time delays, but without translating time delays and variability in time delays into the economic costs experienced by corridor users. Unpredictable time delays reduce the competitiveness of cargo owners forming part of global just-in-time value chains. Our novel TEC model includes direct costs and the cost impact of delays and variability in delays and quantifies the relative contributions of ports, border posts, and road travel. The Port’s efficiency proved to be the biggest differentiator between these corridors, followed by border posts and road links. We found that while the Beira corridor has the lowest cost if only average travel time is considered, the Durban corridor proves to be the most competitive when variability in time delays is also considered, explaining why Durban enjoys the largest share of cargo transported to the landlocked hinterland.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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