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Enregistrement W2562507340

Tra-940: Assessing Current and Future Mackenzie River Freight Volumes in the Context of Climate Change Impacts

2016· article· en· W2562507340 sur OpenAlexfundaboutno aff
Yunzhuang Zheng, Amy Kim, Qianqian Du

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésContext (archaeology)Climate changeCurrent (fluid)Environmental scienceEnvironmental resource managementGeographyOceanographyGeologyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mackenzie River is a major freight transportation route that connects many remote communities in the Northwest Territories and parts of Nunavut to southern Canada’s transportation network. The river is only navigable during the summer months, from mid-June until sometime in late-September to mid-October, when it is clear of ice. However, the water conditions of the river have changed significantly in recent years. Although water levels always decrease as the delivery season moves into fall, these reductions have been occurring much faster, in turn reducing barge loading capacities as well as operational speeds. In addition, based on simulations of ice breakup and water volumes in the Mackenzie River basin, the sailing season opening dates are anticipated to shift earlier in the future. In the end, the main impact of climate change on river transport is not definitive events but rather, increased variability in events. This research aims to account for those abovementioned climate changes in the freight volume scheduling process, and conducts a numerical analysis based on the projections of future water conditions from climate simulation models as well as predicted freight volumes from time-series analysis and forecast models. The results of the numerical analysis can help local government and waterway transportation companies to better understand how freight scheduling strategies could account for climate changes that affect regional waterway transportation and, hence, optimize their operational schedules to take advantage of good water conditions while reducing financial cost.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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