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Enregistrement W4405063237 · doi:10.3138/cpp.2024-036

End of the Line: The Effects of Large Passenger Rail Cuts on Local Economic Outcomes

2024· article· fr· W4405063237 sur OpenAlexaffvenueabout
Jeff Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le présent article, pour étudier les effets des compressions aux services ferroviaires voyageurs sur les communautés touchées, l'auteur utilise une importante réduction des services, à la fois subie et non anticipée, que le prestataire national de services ferroviaires au Canada (VIA Rail) a imposée en 1990, qu'il transforme en expérience naturelle. Il se sert des horaires de train avant et après les compressions et les apparie avec les données du recensement de 1981 à 1996. Selon l'utilisation des services ferroviaires qui ne représentaient que 1 % des voyages intérieurs avant les compressions, il n'a pas trouvé de données probantes démontrant que la perte de services ferroviaires voyageurs nuisait aux résultats sociodémographiques, économiques et de mobilité locaux. Les effets estimatifs donnent des signes variables et sont largement non significatifs sur le plan statistique. Les résultats de diverses analyses de robustesse correspondent à ce portrait global. Ainsi, d'après les résultats de l'auteur, il faut faire preuve de prudence avant de croire que les résultats d’études d'autres pays selon lesquelles un plus grand accès aux services ferroviaires voyageurs améliore les résultats locaux s'appliquent à d'autres contextes comme le Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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