Investigation of Commercial Vehicle Crossing Times at Pacific Highway Port-of-Entry
Notice bibliographique
Résumé
At the Pacific Highway port-of-entry between the United States and Canada, typical delays are known to regional carriers and internalized into schedules. The largest 5% of crossing times are not internalized into schedules, and cause significant disruption to regional supply chains when they occur. In this paper, the authors describe the pattern of very long delays (defined as more than 2 hours or the largest 1% of crossing times), and explore whether the delays are caused by large demand for border crossings, a small supply of border crossing capacity, or some combination of these two effects. This understanding is necessary both to inform the discussion of border delay and to inform policy solutions. To do so the authors use commercial vehicle crossing time data obtained from a private fleet and commercial vehicle volume data from the British Columbia Ministry of Transportation. The authors analyze the patterns of delay and arrival on various temporal scales including monthly, seasonal, hourly, and day of the week. The authors discover a surprisingly weak correlation between border crossing time and arrival volume. The authors also discover a surprisingly high percentage can be attributed to sources other than primary booth delay, such as immigration, secondary screening, and a lack of preparation. This leads to the conclusion that solutions to border delay at Pacific Highway should not focus solely on increased primary inspection booths, but also on programs to increase border preparedness and trusted traveler programs.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».