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Enregistrement W569910325

SAFETEA-LU and Its Impact on the Bridge Market

2006· article· en· W569910325 sur OpenAlexvenueno aff
Shanon Fauerbach

Notice bibliographique

RevueBridges Conversations in Global Politics and Public Policy · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinanceBridge (graph theory)RevenueEquity (law)BusinessTax revenueState highwayTransport engineeringEngineeringEconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Safe, Accountable, Flexible, Efficient Transportation Equity Act--A Legacy for Users (SAFETEA-LU) is the largest public works bill in U.S. history. This article provides a brief introduction to SAFETEA-LU, highlighting its highway bridge program. The highway bridge program provides funding to enable states to improve the condition of their highway bridges through replacement, rehabilitation and preventative maintenance. The eligible use of funds is expanded under SAFETEA-LU to include systematic preventative maintenance on federal-aid and non-federal-aid highway systems. States may carry out projects for the installation of scour countermeasures or systematic preventative maintenance without regard to whether the bridge is eligible for replacement or rehabilitation. SAFETEA-LU authorizes the highway bridge program at $25.6 billion over 6 years, a 25.5% increase over previous funding. SAFETEA-LU continues a set-aside of not less than 15% of the amount apportioned to each state in each fiscal year for use on bridge projects that are not on federal-aid highways. Funds are distributed according to the existing formula based on each state's relative share of the total cost to repair or replace deficient highway bridges. Much of the financing of surface transportation projects under SAFETEA-LU comes from federal gas tax revenue that is deposited in the Highway Trust Fund. This system leaves many needed projects unfunded, leading project owners to explore some innovative financing mechanisms outside of SAFETEA-LU to pay for needed transportation infrastructure projects.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0170,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,012

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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