AT LONG LAST : ALTHOUGH THE RECENTLY ENACTED SURFACE TRANSPORTATION BILL PROVIDES RECORD LEVELS OF FEDERAL FUNDING...
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the distribution of funds from the 2005 the Safe, Accountable, Flexible, Efficient Transportation Equity Act: A Legacy for Users (SAFETEA-LU). The discussion looks at SAFETEA-LU from the dynamics of donor and donee states to the earmarks given to important highway and public transportation projects. The bill, which allocated nearly 79.4 percent of its $286.5 budget to highway projects and about 18.5 percent for public transportation, marked about 2.2 percent ($6.3 billion) of its funding for highway safety programs. Under the category of “Projects of National and Regional Significance”, the article lists 24 projects, indicating the state(s) involved, project description, and amount of money allocated. A second chart titled “National Corridor Infrastructure Improvement Program” lists 33 projects of significance. The article names a few of the specific highway projects earmarked for special funding, such as $200 million for the Washington State DOT’s Alaskan Way Viaduct and Seawall Replacement; $125 million for the Alameda Corridor East project in Alameda County, California; finally, the additional capacity lanes that have been planned for Virginia’s I-81 have been designated to get about $100 million. The bill has also set aside quite a bit of funding for border region infrastructure to help facilitate cross-border cargo movement between the United States, Canada, and Mexico. Environmental organizations such as the Sierra Club have expressed some discomfort with certain regulations accompanying SAFETEA-LU, however, as it attempts to expedite the role of NEPA in the approval process for transportation projects by limiting the amount of time allowed for legal cases to be brought against the DOT for possible violations. The article also describes the stimulation this bill introduces for the public-private partnership market.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle