Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a bottom-up air emission inventory (AEI) for two ports on the Great Lakes. The details of every commercial vessel—US, Canadian, and Foreign Flag—and every visit to each port were cataloged for 2004. The actual open-lake speed, reduced speed to enter the port, the time to maneuver from the breakwall to the dock, and the times at the dock performing cargo operations were evaluated. Appropriate current emission factors for the type of propulsion engine and auxiliary engines for each vessel were used for the times in each mode to obtain total emissions. The Port of Cleveland, Ohio, is particularly important because that port was studied as part of the EPA's National Emission Inventory in 1999 and 2002, and those results were used as the marine transportation mode emissions baseline that is extrapolated to all other Great Lakes port states, cities, and counties based on port tonnages. The Port of Duluth, Minnesota, was chosen because it is primarily a shipping port as contrasted to Cleveland, which is primarily a receiving port. Vessel operations are quite different in each port. Using this detailed study and current emission factors, Great Lakes marine mode emissions are shown to be about one-half of original study estimates for Cleveland. The relative efficiency of the marine mode of transportation is reviewed for the Port of Cleveland. The Great Lakes vessels, ports, and trade patterns clearly show "We're different up here."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».