Simulation Model for Assessing the Impact of Climate Change on Transportation and the Economy in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is widely argued that severe weather events and episodes of poor weather conditions (cold snaps and heat waves) have significant impact on regional economies and transportation systems. Several studies have focused on quantifying this relation from observed data. However, little has been done to simulate and assess the long-term impacts of climate change on regional transportation systems and economies. This is because of the lack of simulation models that are able to link changes in weather events to transportation system performance and interregional trade flows. This paper reports on the development of CLIMATE-C, a tool for simulation of the assessment of the impact of climate on transportation and the economy in Canada. Linkages between transportation and the economy are handled through a random utility-based multiregional input– output model (RUBMRIO), which predicts interregional trade flows by truck and rail among the 76 economic regions of Canada for 43 commodities. But the influence of weather on transportation is handled through speed adjustment factors that account for the reduction in travel speeds because of changes in the frequency of various weather events. Therefore, changes in the frequency of weather events translate into travel delays, which in turn influence trade flows between regions. Sensitivity analysis with the implemented model illustrated its ability to assess the impact of climate change on transportation and the economy in Canada.
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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 | 0,006 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle