End of the Line: The Effects of Large Passenger Rail Cuts on Local Economic Outcomes
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent article, pour étudier les effets des compressions aux services ferroviaires voyageurs sur les communautés touchées, l'auteur utilise une importante réduction des services, à la fois subie et non anticipée, que le prestataire national de services ferroviaires au Canada (VIA Rail) a imposée en 1990, qu'il transforme en expérience naturelle. Il se sert des horaires de train avant et après les compressions et les apparie avec les données du recensement de 1981 à 1996. Selon l'utilisation des services ferroviaires qui ne représentaient que 1 % des voyages intérieurs avant les compressions, il n'a pas trouvé de données probantes démontrant que la perte de services ferroviaires voyageurs nuisait aux résultats sociodémographiques, économiques et de mobilité locaux. Les effets estimatifs donnent des signes variables et sont largement non significatifs sur le plan statistique. Les résultats de diverses analyses de robustesse correspondent à ce portrait global. Ainsi, d'après les résultats de l'auteur, il faut faire preuve de prudence avant de croire que les résultats d’études d'autres pays selon lesquelles un plus grand accès aux services ferroviaires voyageurs améliore les résultats locaux s'appliquent à d'autres contextes comme le Canada.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".