A REVIEW OF SOME CRITICAL ASSUMPTIONS IN THE RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC ACTIVITY AND FREIGHT TRANSPORT
Notice bibliographique
Résumé
A number of conversion factors are often needed when projecting freight transport growth, depending on the level of detail of the projection. Here we investigate conversion factors that convert production in fixed prices in different industries into production of different commodities and further into weight terms. Data to describe these conversions are hard to come by and modellers have been left to resort to various ad hoc assumptions. We have obtained a data set covering the period from 1981 to 1992 detailing production by industry and commodity both in fixed prices and in tons based on the Danish national accounts. With these data we are able to check some of the assumptions that have commonly been made. Our findings thus have implications for future freight modelling exercises, in particular for what data it is necessary to collect and what relationships it is necessary to seek to model explicitly. We find that it is necessary to account for changing composition of production across industries, but that the commodity mix within each industry safely can be regarded as constant. Changing value densities account for almost a third of transport growth; however, this is attributable to the first year of data. Otherwise, value densities could be regarded as constant with our data. Finally, we find that using import or export data to impute value densities induces unacceptably large errors.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,013 |
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 ».