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Enregistrement W2781799138 · doi:10.2495/safe-v7-n3-352-360

Constructing resilience model of port infrastructure based on system dynamics

2017· article· en· W2781799138 sur OpenAlexvenueno aff
Hyungmin Cho, Heekyung Park

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Public Safety and Security
Mots-clésResilience (materials science)Port (circuit theory)Computer scienceCritical infrastructureSystem dynamicsEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)EngineeringComputer securityBusinessArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The port industry, which plays an important role in Korea's economy, is exposed to various disasters such as earthquakes, tsunamis, and chemical accidents. Therefore, resilience needs to be assessed to evaluate how properly port system can recover its function even after being damaged, and weak points should be complemented by the policy. However, the port infrastructure is too complicated to analyze all the components, so a systemic approach is needed. Therefore, this study evaluates the resilience of the port infrastructure using system dynamics model, which can compare quantitative performance index. This study sets up the cargo process, the most important economic index of the port, as the performance level and constructs a system dynamics model by finding elements corresponding to attributes of resilience. In addition to disruption and recovery actions in the disaster situation, the model also incorporates socioeconomic factors such as changes in cargo demand and financial state, resulting in close proximity to case studies. Simulation of disaster situations with resilience assessment model can express recovery process of the system and accumulated economic damage. By applying various inputs and scenarios, the result of this study can be used as a basis for comparing the resilience of port infrastructure and establishing the reinforcement policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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