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Enregistrement W2264275680 · doi:10.14288/1.0108753

An investigation into a sustainable AMS food delivery system

2015· article· en· W2264275680 sur OpenAlexaboutno aff
Cheng Kong, Xuan Jiang, Mohammad Meysamifard, Kevin Petersen

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDelivery systemComputer scienceMedicineBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new SUB at UBC will be completed December 2014 and is attempting to achieve LEED Platinum certification, a title given to the most sustainable buildings in the world. Not only should this certification refer to the materials used to construct the building and the construction process itself, but it should also influence the operations of the building and its businesses. The current delivery system used by AMS Food and Beverage to transport food throughout the campus is a gasoline powered vehicle. The primary stakeholder for this project, Collyn Chan, the sustainability coordinator of the new SUB, is concerned with the carbon emission of this vehicle and is requesting a recommendation for a more environmentally friendly vehicle to replace the current food delivery vehicle. This task is being investigated by a group of students currently enrolled in APSC 262, whom will determine an environmentally friendly vehicle option that can suitably serve as a food delivery vehicle for AMS Food and Beverage. This report describes a TBL analysis to evaluate which environmentally friendly vehicle would be the most suitable option as a delivery vehicle for AMS Food and Beverage. The three vehicle options compared in this report are a manual bicycle, a fully electric scooter and a fully electric car. Through the TBL analysis, the environmental, economic and social impacts associated with each vehicle’s capability to deliver food were compared. Additionally, the stakeholder also required that the vehicle recommendation be able to travel across campus in a timely manner, protect the deliverer and the food cargo from Vancouver’s weather throughout the entire calendar year and be able to carry at least 100 boxes of pizza in one trip. Only vehicles which were deemed to be relatively environmentally friendly and that met the constraints listed by the project stakeholder were considered in the TBL analysis; any other options were ruled out in a primary stage of the investigation. The result of the TBL analysis of the vehicle options considered determined that a fully electric car, such as the Smart Fortwo Electric Drive, or the Nissan Leaf 2014 SV, would be ideal for delivering food items throughout campus. The recommendation given by this report is that AMS Food and Beverage should replace their current gasoline powered food delivery vehicle with more environmentally friendly fully electric vehicles. Disclaimer: “UBC SEEDS provides students with the opportunity to share the findings of their studies, as well as their opinions, conclusions and recommendations with the UBC community. The reader should bear in mind that this is a student project/report and is not an official document of UBC. Furthermore readers should bear in mind that these reports may not reflect the current status of activities at UBC. We urge you to contact the research persons mentioned in a report or the SEEDS Coordinator about the current status of the subject matter of a project/report.”

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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