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Enregistrement W6996985949

A Transport-Economic Analysis Framework for Border Crossing Infrastructure Investment Policies

2019· dissertation· en· W6996985949 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputable general equilibriumStylized factInvestment (military)Border crossingQueueing theoryLevel crossingWelfareGovernment (linguistics)Economic impact analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Border crossings serve two critical purposes: ensuring the safety and security of a nation; and facilitating trade and movement of people between countries. Inefficient border crossings resulting from insufficient infrastructure investments create bottlenecks to economies. Despite the importance of border crossings, studies aimed at optimizing border crossing investments are limited. \nThis thesis introduces an innovative transport-economic modelling framework to optimize border crossing infrastructure investments. The framework migrates from a stylized CGE modelling approach by explicitly linking transportation models of border crossing activities to a Computable General Equilibrium (CGE) model of the global economy. The framework combines the capabilities of a CGE model with several transportation models and datasets to determine border crossing investment priorities. The framework addresses some of the limitations of prior studies in the literature by incorporating queuing theory and mode choice theory to comprehensively measure the economic impacts of border crossing investments. \nThe developed framework is applied to Canada-US border crossings to determine short- and long-term border crossing investment priorities. Simulation results suggest that reducing delay times at border crossings can have sizeable impacts on the Canadian economy. The impacts on Canada’s GDP and welfare are always positive and can range up to $ 92.44M USD and $ 79.83M USD per year, respectively. The impacts of infrastructure investment on the export of Canadian industries varies from a reduction of $ 0.86M USD to an increase of $ 8.47M USD per year. Analysis results suggest that Ambassador Bridge, Sarnia, and Fort Erie are the three most important borders for Canadian economy. The analysis results suggest that the magnitude of the effects of border crossing investment and the border crossing investment priorities are highly sensitive to border crossing delay modelling and less sensitive to mode shifts resulting from investment in one mode of transportation. This research concludes with border crossing priorities and the policy implications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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