Data Organization Pattern for Microscopic Freight Demand Models
Notice bibliographique
Résumé
In response to the changes in the freight transportation systems today, there is a demanding need for generations of new freight transport models that overcome the distinction of modeling either the demand-side or the supply-side of the transport market. The understanding of the behavior of the individual actors is a primary condition for the successful construction of those novel models. This paper provides a framework for the organization of data patterns of freight transport models that allows investigating the overall dynamic of the freight market. From a microscopic perspective, the demand side of the transport market is expressed by microscopic economic flows. On the supply side, homogeneous market segments can be explicitly distinguished. Such a scheme has been empirically developed for the German freight market. Data from different statistics such as manufacturing, domestic trade and data from the monetary Input/Output Table have been integrated. Data from national vehicle survey and concepts from classical marketing such as fuzzy cluster analysis have been employed to establish the market segmentation task. The compilation shows that the inter-sectoral commodity flows and the overall quantity in the transport markets fit together, which allows the construction of a microscopic freight model disaggregated according to sectoral commodity exchange processes and transport markets. A similar data organization scheme has been developed for the Canadian freight market based on data from the Commercial Vehicle Survey. It allows to make a generalization how a freight demand model based on transport markets can be applied to other geographical regions as well.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».