Impact of Intercity Trucking on Urban Environment - Greater Toronto and Hamilton Area Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Trucking is the dominant mode for transportation of goods in Ontario. More than 200,000 trucks travel on Ontario highways every day and carry about $3 billion worth of goods. As many as 40,000 trucks travel every day at the busiest point on Highway 401 in Toronto. The Ontario Ministry of Transportation (MTO) has invested in comprehensive freight data collection efforts to improve our understanding of freight demand and road performance in order to make informed investment decisions. Recently completed 2006 Commercial Vehicle Survey (CVS) program and the ongoing GPS probe road performance data collection efforts are the two main two main data collection initiatives undertaken by the province. This paper investigates geographical and temporal distribution of long distance trucking, which primarily constitutes of medium and large trucks, in the Greater Toronto and Hamilton Area(GTHA). Truck Trip data from the 2006 CVS/NRS, along with the road performance data derived from GPS polling are used in this paper to evaluate potential conflicts between truck and commuter movements. The characteristics and distribution of intercity trucks that enter the GTHA boundaries are examined to understand the location of truck nodes, their proximity to residential areas, truck movement patterns, and temporal distribution patterns.
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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 ».