Upper Midwest Freight Corridor Study - Phase II
Notice bibliographique
Résumé
Growing travel, freight movements, congestion, and international competition threaten the economic well being of the Upper Midwest States. More congestion, slower freight movement, fragmentation, and economic slow-down are the probable outcomes if the threats are not addressed. However, planning for and managing the growth of freight transport are very complex issues facing transportation agencies in the region. In an effort to crystallize the issues and generate thought and discussion, eleven white papers were written on important factors that influence freight and public policy. The papers provide the background on specific aspects of freight in the Upper Midwest. As a collection, the papers provide a primer on freight issues and related responses that may form the basis for a regional freight agenda. The Upper Midwest Freight Corridor Coalition used input from transportation administrators in Ohio, Indiana, Michigan, Wisconsin, Illinois, Minnesota, and Iowa, as well as the provinces of Ontario and Manitoba, along with the Federal Highway Administration and researchers from the University of Wisconsin-Madison, the University of Illinois-Chicago, and the University of Toledo to draft an agenda to help meet the challenge of freight movement and economic vitality within the Upper Midwest. The agenda identifies thirteen priority initiatives to respond to growing freight demand. Data and technology are needed to support the initiatives outlined in the agenda, and both topics are discussed in subsequent plans. The final report in Volume II is a white paper explaining the importance of transportation to the economic well being of the region.
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 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) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».