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Enregistrement W2811341895 · doi:10.1155/2018/6205714

Passenger Aviation and High Speed Rail: A Comparison of Emissions Profiles on Selected European Routes

2018· article· en· W2811341895 sur OpenAlexvenueno aff
Matteo Prussi, Lonza Laura

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAviationTrainComputer scienceAlgorithmEnvironmental scienceAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air transport has been constantly growing and forecasts seem to confirm the trend; the resulting environmental impact is relevant, both at local and at global scale. In this paper, data from various datasets have been integrated to assess the environmental impact of modal substitution with high speed rail. Six intra-EU28 routes and a domestic route have been defined for comparison. The airports have been chosen considering the share of the total number of passengers on flights to/from other EU Member States. Three scenarios have been proposed in the time period 2017–2025; aircraft types, distance bands, and occupancy rate are investigated on each scenario. The comparison with HSR service has been carried out only on passenger service and not for freight. The energy consumption and the consequent emissions for the aircraft have been estimated on the base of the available data for the mix of aircraft types, performing the routes. The results indicate the advantage of the high speed trains, in terms of direct <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">C</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn mathvariant="normal">2</mml:mn><mml:mi mathvariant="normal">e</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">q</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math> emissions per passenger km. Compared to a neutral scenario, with an annual passenger increment of 3.5%, the HSR substitution of the 5% and the 25% of this increment allow a GHG saving of 4% and 20%, respectively. Some of the analysed routes (e.g., Frankfurt Main–Paris CDG) have interesting GHG savings but the duration of the trip today is limiting for a real substitution. Moreover, there is general agreement that the extreme weather events induced by climate change will affect the functioning of the European transport system. In this sense, transportation by the rail mode is expected to play a significant role in strengthening the EU transport system, its resilience, and its reliability, as it is less immediately subject to the impacts of severe weather conditions.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,348

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 savante0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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