An integrated modelling approach for estimating grain truck activity in the Canadian Prairie Region
Notice bibliographique
Résumé
Network resiliency is foundational for the economic well-being of the agricultural industry in the Canadian Prairie Region (CPR) due to the agricultural sector relying so heavily on the rural road network. This research develops and applies an integrated modelling approach to estimate grain truck activity in the CPR. The modelling approach integrates methodologies from the truck traffic monitoring and freight demand modelling fields to establish sector-specific activity patterns. The approach consists of a 3-step commodity model, the Grain Tonnage Demand (GTD) model, which is then converted to the Hopper Bottom Truck Demand (HBTD) model using truck body type data. The results of the HBTD are then compared to those obtained using the Hopper Bottom Truck Traffic (HBTT) model, which is independently developed from truck traffic monitoring data. The comparison of the HBTD and HBTT results considers the truck kilometres travelled (TKT) by hopper bottom trucks normalized by network distance, focusing on activity in southwestern Manitoba. This research found the HBTD model to underestimate the HBTT model by 39 percent. Since neither model can be considered as ground truth, the difference should not be interpreted as an error, but rather as a way to assess the relative strengths and limitations of the different modelling approaches. For the HBTD model, these limitations relate to challenges in modelling grain activity in urban areas, the exclusion of dump trucks from the model, an inability to include all segments of the grain supply chain, trip assignment assumptions, and the limited number of commodities considered. Likewise, for the HBTT model, limitations relate to data collection approaches, sampling methods, data processing techniques, the assignment of counts to the network, and the assumption that all hopper bottom trucks carry grain. Further integration of the approaches and resolution of the limitations could yield better agreement in the future.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».