Automating Air Cargo: Is it Possible to Eliminate the Paper From Airfreight Transactions While Still Keeping Cargo Secure?
Notice bibliographique
Résumé
This article examines some of the obstacles to implementing the same electronic data tracking for international air freight that is used for air passengers. Security concerns, which require that each piece of cargo have a document proving that it originates from a “known shipper,” are the key barrier. However, electronic tracking of freight has the potential to reduce waste and delays and errors caused by manual paper-based systems and, ultimately, provide better records of a shipment’s trail. Major integrators like UPS and FedEx are nearly entirely electronic, but that is because they handle a shipment at every step of its journey. The International Air Transport Association (IATA) is conducting a pilot project for e-freight that covers roughly 10 percent of the cargo carried by select airlines on routes connecting Canada, Hong Kong, the Netherlands, Singapore, Sweden and the U.K. Freight on these flights is traveling without 12 of the 13 documents that are normally required. In February 2007, Alaska Airlines eliminated paper airway bills where possible and now uses handheld scanners. The IATA surveyed 209 locations worldwide and found that fewer than 25 percent had the IT capabilities to go electronic by 2010. Still, the IATA is seeking implementation by then.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».