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Enregistrement W7057045213

Improving Mobility at the U.S./Canada Border through Border Wait Time Data-Sharing: the Buffalo-Niagara Falls Region

2020· other· en· W7057045213 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRosa P: A digital library for transportation research (United States Department of Transportation) · 2020
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckBridge (graph theory)Agency (philosophy)CommissionPublic transportAdministration (probate law)Transportation infrastructurePrivate sector
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On an annual basis, over 1.1 million trucks and more than 5 million vehicles cross the Peace Bridge that spans the Niagara River and connects Western New York State and Southern Ontario, Canada.1 Twenty- five miles north on the Niagara River, about 800,000 trucks and 2.6 million vehicles annually cross the Lewiston- Queenston Bridge.2 Trucks crossing the U.S./Canada border play critical international trade and economic development support roles. However, heavy truck and car volumes at the U.S./ Canada bridge crossings can create high congestion levels with significant impacts. In 2012, the region’s first border wait time technologies were deployed on the Peace Bridge and Lewiston- Queenston Bridges, with funding support from Transport Canada and the Federal Highway Administration (FHWA). Additional stakeholders who supported these deployments (through funds or other coordination) included the Buffalo and Fort Erie Bridge Public Authority, or Peace Bridge Authority (PBA), which manages the Peace Bridge; the Niagara Falls Bridge Commission (NFBC), which manages the Lewiston- Queenston Bridge, Rainbow Bridge, and Whirlpool Bridge; U.S. Customs and Border Protection (CBP); and the Canada Border Services Agency (CBSA). Travelers (including commercial vehicle operators) crossing the U.S./Canada border have an ongoing need for realtime border wait time information to improve trip planning and mobility. The information can also aid the public and private sector in more informed transportation planning, performance management, and decision-making. The Niagara International Transportation Technology Coalition (NITTEC) serves as the region’s traffic operations center that compiles, analyzes, and distributes real-time travel data to the public and other stakeholders. As part of its regional traffic mobility improvement mission, NITTEC provides a publicly-accessible online travel information clearinghouse that includes border wait time.\n

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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