Exploring the Impact of a Railway Corridor on Intermodal Service Networks and Industrial Location: A Land‐Use Transport Interaction Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Given the intricate interactions among the economy, land use, and transportation, it is important to assess the multifaceted impacts of the freight corridor on these systems. This study introduces a land‐use transport interaction (LUTI) modeling approach to quantify the scope and magnitude of the impact of a railway corridor on the distribution of freight flows within an intermodal service network and industrial locations. The proposed model operates on two levels to analyze regional interactions between industrial locations and transportation dynamics. The upper‐level model simulates the industrial interactions among regions. Meanwhile, at the lower level, interregional trade connections are converted into freight demand, which is then assigned to a transportation network. Calibration of the trip length distribution is achieved by integrating data from truck GPS, railway waybills, and ship visas to develop a connection between the intermodal service networks and economic systems. The improved model offers a LUTI modeling approach tailored for the context of intermodal transportation, considering economies of scale associated with intermodal transportation services. It can not only analyze the impact of a freight corridor on freight flow redistribution but also identify areas that may be adversely affected by such redistributions. Taking the Yangtze River Economic Belt (YREB) as a case study, study results indicate significant enhancements in the economies of scale of railway services within the middle part of the YREB due to the development of the Haoji Railway Corridor (HRC). These changes significantly influence the location utility of industrial activities, with the coal processing activities demonstrating the most sensitivity to the evolving transportation dynamics. This study offers insights into LUTI modeling approaches specifically tailored for intermodal transportation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».