Integrated Multimodel Evaluation of Transit Bus Emissions in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates transit bus emissions in the city of Toronto, Ontario, Canada, by linking the results of a microsimulation transit assignment model, MILATRAS (microsimulation learning-based approach to transit assignment), with emission factors derived from Mobile6.2C. Emissions were estimated at the level of individual buses during idling conditions at bus stops and on roadway links between stops during the morning peak period. The busiest routes were associated with the highest total emissions as a result of a combination of high ridership and lower speeds; this association confirmed the common wisdom that newer, low-emitting buses should be first allocated to these routes. The highest dwell emissions occurred at intermodal transfer stations (bus to subway and vice versa). On a passenger kilometer basis, the highest-emitting routes were not the busiest, but rather were those with the lowest ridership. In fact, the highest emissions per passenger kilometer were associated with the Airport Rocket, a route that provided service to the airport and was characterized by low ridership in the morning peak period. On average, bus trips in Toronto were about three times more fuel efficient than were private car trips and created 20 times less carbon monoxide pollution. The effects of changing fuel types and fleet age on transit bus emissions were assessed. Implications for bus operations are discussed relative to fleet allocation to minimize total emissions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».