An Approach to Incorporate Uncertainty and Risk in Transportation Investment Decision Making: Detroit River International Crossing Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Large scale transportation projects represent major investments devoted to the construction, operation, and maintenance of facilities over an extended period. Typically, these investments are irreversible in nature and require long-term commitment by the public at large relative to utilization, maintenance, and operation. Traditional economic analysis techniques used to evaluate the financial feasibility of such projects are based upon the assumption of deterministic future cash flows that are not subject to any uncertainty and risk. In reality, many of these projects are associated with significant uncertainties and risks stemming from lack of knowledge about future cost and benefit streams. There is a lack of comprehensive literature in addressing uncertainty and risk in transportation investment decision making. The authors present a framework for addressing uncertainty and risk for large scale transportation investments involving joint participation by the public and private entity. Demand, fare/toll, and demand responsive costs are considered in the uncertainty analysis. A bi-level programming is proposed, where the upper level constitutes the preference of the policy maker, and the lower level determines the user’s response to the policy. The uncertainty analysis provides economic feasibility of the transportation project. A set of relaxation policies is proposed to form various Ownership, Tenure, and Governance (OTG) strategies reflecting the nature and level of participation by the public and private entity. The uncertainty analysis output serves as input to the risk analysis. Monte Carlo Simulation is used to address risks for feasible policy options selected from uncertainty analysis. The concept of Value at Risk (VaR) is used to quantify risk. A methodology is proposed to integrate uncertainty and risk. The framework is tested on the proposed multi-billion dollar international river crossing entitled as the Detroit River International Crossing (DRIC) connecting the city of Detroit in the US and the city of Windsor in Canada. The combination of both uncertainty and risk reveals insights to the probable outcomes for a transportation infrastructure investment. This methodology can be used as a tool for transportation infrastructure investment decision making process.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».