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Enregistrement W74691126

Developing and Applying Fluidity Performance Indicators in Canada to Evaluate International and Multimodal Freight System Efficiency

2011· article· en· W74691126 sur OpenAlexaboutno aff
William L. Eisele, Louis-Paul Tardif, Juan Carlos Villa, David Schrank, T J Lomax

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 90th Annual MeetingTransportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Multimodal transportPerformance indicatorTruckTransport engineeringProsperitySupply chainInvestment (military)Performance measurementBusinessEnvironmental economicsEngineeringComputer scienceEconomicsMarketingEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of Transport Canada’s Gateways and Trade Corridors Initiative, the Directorate of Economic Analysis was interested in developing freight performance measurements for goods using Canada’s international gateways and traveling along its freight transportation corridors. These performance indicators—termed “fluidity” measures—will assist Transport Canada in painting a clear picture of system efficiency for their freight significant corridors. The indicators will ultimately aid Transport Canada in identifying to what extent the Government of Canada’s policies and investment in infrastructure are being leveraged and operated to support trade and economic prosperity. Transport Canada contracted with the Texas Transportation Institute (TTI) to develop and apply the indicators for measuring freight system performance. Researchers created two “fluidity indicators” using an index-approach. One indicator captures average conditions (Fluidity Index), while the other indicator captures daily variation in travel time (Planning Time Index). Because freight moves according to both travel time and delivery requirement schedules, and because travel time varies according to mode, the performance measures use a normalizing concept to allow comparisons within a mode and across an entire supply chain. This paper describes the development and application of the measures. The paper includes two applications. One application demonstrates how the fluidity measures are computed and presented for truck shipments. In the second application, researchers demonstrate the use of the fluidity measures for monitoring freight system performance for an international and multimodal corridor from China to Canada. The measures, application, and findings documented in this paper are valuable for practitioners and freight movement stakeholders interested in monitoring freight system efficiency.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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