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Enregistrement W1604554447 · doi:10.4271/2003-01-0300

Performance and Emissions Evaluation of Compressed Natural Gas and Clean Diesel Buses at New York City's Metropolitan Transit Authority

2003· article· en· W1604554447 sur OpenAlexaffabout
Thomas Lanni, Brian P. Frank, Shida Tang, Deborah Rosenblatt, Dana Lowell

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésCompressed natural gasMetropolitan areaDiesel fuelTransit (satellite)Public transportTransport engineeringNatural gasAutomotive engineeringEngineeringEnvironmental scienceBus rapid transitUltra-low-sulfur dieselService (business)Environmental engineeringWaste managementBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The New York City Metropolitan Transit Authority (MTA) has initiated a program to utilize various diesel emission control, alternative fuel, and hybrid electric drive technologies as part of its ongoing effort to provide environmentally friendly bus service. The New York State Department of Environmental Conservation (DEC) has joined with the MTA and Environment Canada in evaluating this program, and has established a protocol for measuring both regulated and unregulated emissions, as well as other operational parameters. This paper compares and contrasts the emissions of buses powered by Detroit Diesel Series 50 diesel engines and Series 50G Compressed Natural Gas (CNG) engines. All buses have been tested for regulated emissions at the Emissions Research and Measurement Division of Environment Canada, in Ottawa, Ontario. Unregulated emissions measurements, including particle size distributions and chemical analysis, have been supported by DEC staff. The various measured quantities are presented in order to facilitate useful comparisons among the different transit bus technologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations43
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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