Benefit–cost Assessment of Automatic Vehicle Location (AVL
Notice bibliographique
Résumé
AVL has been used extensively in public transit, law enforcement, and EMS applications (among others), and is garnering more and more interest with the highway maintenance community. Sponsored by the Kansas DOT, The University of Kansas conducted a study of the use of AVL for highway maintenance activities, especially snow removal. State DOTs and other transportation agencies were surveyed with respect to their use or potential use of AVL. At the time of the survey, only 8 states had deployed AVL, in addition to several municipalities and one Canadian province. None of the surveyed agencies had conducted quantitative assessments of the benefits of system deployment. Qualitative and perceived benefits taken from the aggregated survey data were used to develop estimates of benefits likely to be realized from an AVL deployment. Savings from improved fleet management, paperwork reductions, and reductions in snow-related crashes were compared with the system investment and maintenance costs. Costs for system wide deployment were estimated to be about $9,000,000 with about $800,000 needed for maintenance annually. Benefit/cost ratios were calculated for three deployment schedules based on conservative assumptions and then based on moderate assumptions. The analysis estimated B/C ratios would be at least 2.6 and probably closer to 25. This paper elaborates on the results of the survey and details the methodology used in the analysis. Key words: AVL benefitsITS—maintenance—snow removal
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».