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Enregistrement W616268419

Temporal, physical, and spatial distribution characteristics of urban container trucks versus other articulated trucks

2011· article· en· W616268419 sur OpenAlexaboutno aff
Garreth Rempel

Notice bibliographique

Revue24th World Road CongressWorld Road Association (PIARC) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckContainer (type theory)AxleTransport engineeringMetropolitan areaEngineeringAutomotive engineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Container traffic and the associated interest in developing inland ports to attract this traffic are growing in metropolitan areas. This traffic typically requires drayage trucks to transport containers between intermodal terminals and urban shippers and to hinterlands beyond the urban network, also known as the “last mile.” Container trucks are different than other trucks and their movements are straining the capacity and operation of transportation facilities. Therefore transportation engineers and planners must explicitly consider container trucks in their designs. This paper quantifies the temporal, physical, and spatial distribution characteristics of container trucks and reveals differences between other urban articulated trucks in Winnipeg, Manitoba, Canada. This research finds that total and articulated truck traffic data are poor surrogates for container truck traffic data and do not represent container truck characteristics. Peak container truck volumes occur during different times of the day than other articulated trucks and total traffic; corridors with high truck volumes do not necessarily have high container truck volumes, and vice versa; and about 80 percent of container trucks have tridem axles with the remaining having tandem axles whereas about 20 percent of articulated trucks have tridem axles with the remaining having tandem axles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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