International Comparative Study on Road Transport Supply Chain Regulation: Focusing on Safe Rates System in Brazil, Canada and Australia
Bibliographic record
Abstract
이 연구의 목적은 도로운송 공급사슬의 대표적 ‘재규제(re-regulation)’ 제도인 안전운임제의 국제비교로 안전운임 최적화 모델의 구현을 위한 정책적 토대를 제공하는 것이다. 안전운임 최적화 모델의 구성요소는 제도화, 적용대상의 포괄성, 운임산정의 적정성, 운임결정과정의 민주성, 제도시행의 강제성으로 제시했으며 이에 근거하여 현재 ‘안전운임제’가 시행되고 있는 브라질, 캐나다, 호주 사례를 비교분석했다.안전운임제는 국가별로 추진된 도로운송 공급사슬의 탈규제화 흐름을 역진시키려는 노조의 전략적 선택과 투쟁의 효과였다. 연구결과, 첫째, 제도화 수준은 브라질과 캐나다가 법률적 제도화 수준은 높고 협약에 의한 제도화 수준은 낮았다. 반면 호주는 법률과 협약에 의한 제도화 모두 높게 나타났다. 둘째, 적용대상의 포괄성에서 고용형태의 포괄성은 3개국 모두 높았지만 적용 품목의 포괄성은 브라질과 호주가 전품목을 대상으로 시행하고 있어 높은 반면 캐나다는 컨테이너 품목에 국한되어 낮았다. 지리적 적용범위 역시 국가별 차이를 보였는데 브라질이 가장 높은 수준으로 분석되었다. 셋째, 운임산정의 적정성은 국가별로 다소 차이가 있었지만 모든 국가에서 비교적 높은 수준을 보였다. 넷째, 운임결정과정 민주성은 캐나다와 호주가 브라질보다 높았다. 마지막으로 제도시행 강제성은 3개국 모두 적절히 보장되어 있고 그 중에서 캐나다가 가장 잘 설계되어 있다.현재 각 국가별로 시행되고 있는 안전운임제는 그 내용과 유형이 상이하지만, 국제적 표준으로서 안전운임 최적화 모델의 구현을 위해서는 위 5가지 구성요소가 최대한 반영된 모델 구축이 필요하다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".