Catastrophe Avoidance Models for Hazardous Materials Route Planning
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
The most-widely used definition of risk in the hazardous materials transportation literature is the expected consequence of an incident (accident resulting in a release), which, for each edge of the network, is equal to the product of the incident probability and a quantifiable consequence (such as number of people evacuated). This definition ignores the risk-averse attitudes of many decision-makers when dealing with low probability/high consequence events. We suggest that avoiding a catastrophe (an incident with a very large consequence) may be a relevant issue in routing hazardous materials, and we introduce three different catastrophe-avoidance models. In the first model, catastrophe avoidance is achieved by minimizing the maximum population exposure. In the second model, the variance of the route consequence is incorporated into the decision. In the third model, an explicit disutility function is used. We show that all three models reduce to a standard shortest path problem. Each model avoids high-population areas of the transport network. We give numerical examples and discuss the similarities and the differences among the three models. The first of the three models suggested may be the most intuitive, and is the most tractable computationally. Implementation of the other two models may be difficult due to scaling issues. Nevertheless, these models offer theoretical insight that may be valuable to researchers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle