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Enregistrement W4404124510 · doi:10.9752/ts056.11-07-2024

Grain Transportation Report, November 7, 2024

2024· report· en· W4404124510 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Transportation
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UP To Open New Intermodal Terminal in Kansas City. Union Pacific Railroad (UP)is building a new intermodal terminal west of downtown Kansas City, MO.The terminal is expected to open next year.According to UP, the new terminal will "serve both domestic and international containerized shipments of grains, consumer goods, refrigerated products, and pet foods."Via UP's 32,000-mile network, the terminal will be able to reach Mexico, Canada, and overseas markets.According to the Surface Transportation Board's public-use carload waybill sample (available on AgTransport), U.S. railroads originated 4.7 million tons of containerized grain in 2022.In the Kansas City region, U.S. railroads originated 300,000 tons of containerized grain-nearly all of which was destined to Los Angeles, CA, for export overseas. Over $54 Million Awarded to South Dakota Rail Improvement Projects.The U.S. Department of Transportation's Federal Railroad Administration (FRA) recently announced more than $108 million in funding to nine rail improvement projects as part of the Special Transportation Circumstances Grant Program.Six projects (totaling 54.1 million) were awarded to regional (i.e., Class II) and short line (i.e., Class III) railroads in South Dakota-a State that relies strongly on both types of rail transport.According to the Association of American Railroads, South Dakota's regional and short line railroads operate on 1,171 miles of track-54 percent of the State's total freight rail network.Short line and regional railroads provide rail access for rural grain producers and reduce overall reliance on trucks, resulting in lower emissions and less road congestion and maintenance.However, government funding is often needed to adequately maintain short line tracks. FHWA Funds EmergencyRoad and Bridge Repair in the Carolinas and Tennessee.The Department of Transportation's (DOT) Federal Highway Administration recently released emergency funding to repair roads and bridges damaged by Hurricane Helene in North Carolina, Tennessee, and South Carolina: $100 million for North Carolina, $32 million for Tennessee, and $2 million for South Carolina.According to data from DOT's Freight Analysis Framework, more than 17 million tons of grain and animals moved by truck in these three States in 2017.These emergency relief funds, provided through the "quick release" process, are an initial installment of funds toward restoring highways and bridges from damage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,069

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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