Evaluating transportation regulation using behavioral experimentation: The maximum revenue entitlement (MRE) policy for grain transportation in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research is to gain insight into hitherto poorly understood behavioral consequences associated with the implementation of the Maximum Revenue Entitlement (or MRE) policy in Canadian rail, a regulation applied specifically to grain movement. Since a duopoly rail market serves the vast Canadian grain handling sector, the MRE was implemented in 2000 to help regulate transportation rates on moving grain. Despite its longevity as a regulatory policy, no analysis has ever been undertaken to assess how behavioral incentives attributable to the MRE might affect relevant stakeholders in the Canadian grain supply chain. Using a cross-disciplinary approach, we examine the MRE analytically prior to developing behavioral experiments designed to emulate this regulated supply chain. First, analytics indicate that as designed the MRE is biased towards longer distance movements. Next, our baseline experiment showed that optimizing behavior for all participants under the MRE is not an easy task, but more careful decision-making behavior occurred with a greater MRE penalty. However, the identified analytic bias over distance was not consistently exploited by the experimental participants. Overall, the experimental analysis provided additional clarity about unforeseen issues with the MRE, while also showing that the MRE policy is in need of re-evaluation to ensure that this crucial supply chain remains economically sustainable for all participants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle