International Comparative Study on Road Transport Supply Chain Regulation: Focusing on Safe Rates System in Brazil, Canada and Australia
Notice bibliographique
Résumé
이 연구의 목적은 도로운송 공급사슬의 대표적 ‘재규제(re-regulation)’ 제도인 안전운임제의 국제비교로 안전운임 최적화 모델의 구현을 위한 정책적 토대를 제공하는 것이다. 안전운임 최적화 모델의 구성요소는 제도화, 적용대상의 포괄성, 운임산정의 적정성, 운임결정과정의 민주성, 제도시행의 강제성으로 제시했으며 이에 근거하여 현재 ‘안전운임제’가 시행되고 있는 브라질, 캐나다, 호주 사례를 비교분석했다.안전운임제는 국가별로 추진된 도로운송 공급사슬의 탈규제화 흐름을 역진시키려는 노조의 전략적 선택과 투쟁의 효과였다. 연구결과, 첫째, 제도화 수준은 브라질과 캐나다가 법률적 제도화 수준은 높고 협약에 의한 제도화 수준은 낮았다. 반면 호주는 법률과 협약에 의한 제도화 모두 높게 나타났다. 둘째, 적용대상의 포괄성에서 고용형태의 포괄성은 3개국 모두 높았지만 적용 품목의 포괄성은 브라질과 호주가 전품목을 대상으로 시행하고 있어 높은 반면 캐나다는 컨테이너 품목에 국한되어 낮았다. 지리적 적용범위 역시 국가별 차이를 보였는데 브라질이 가장 높은 수준으로 분석되었다. 셋째, 운임산정의 적정성은 국가별로 다소 차이가 있었지만 모든 국가에서 비교적 높은 수준을 보였다. 넷째, 운임결정과정 민주성은 캐나다와 호주가 브라질보다 높았다. 마지막으로 제도시행 강제성은 3개국 모두 적절히 보장되어 있고 그 중에서 캐나다가 가장 잘 설계되어 있다.현재 각 국가별로 시행되고 있는 안전운임제는 그 내용과 유형이 상이하지만, 국제적 표준으로서 안전운임 최적화 모델의 구현을 위해서는 위 5가지 구성요소가 최대한 반영된 모델 구축이 필요하다.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».