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Enregistrement W2889482724 · doi:10.1155/2018/7497354

Study on Gasoline Vehicle Emission Inventory Considering Regional Differences in China

2018· article· en· W2889482724 sur OpenAlexvenueno aff
Dong Guo, Zhangu Wang, Sun Liang, Kai Li, Juan Wang, Feng Sun, Hai Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGasolineEmission inventoryTransport engineeringEnvironmental scienceAutomotive engineeringChinaTraffic congestionAir pollutionEnvironmental engineeringEngineeringWaste managementGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid growth of China’s urban road vehicles, in particular, the increase in the number of gasoline vehicles, leads to an increase in the traffic congestion and problems pertaining to air pollution. The establishment of the emission inventory of gasoline vehicles is influenced by several factors, like environmental characteristics, vehicle conditions, road conditions, and so on. In order to obtain gasoline vehicle emission inventory in accordance with the actual situation in different regions, this study proposed a method of establishing a list of gasoline vehicles with regional differences. Comprehensive consideration and evaluation of various factors that affect the vehicle emissions were carried out and the corresponding correction factors were obtained. According to the formula of comprehensive emission factor for Zibo city, the emission inventory of gasoline vehicle was established. This method can be effectively utilized to obtain the emission inventory of gasoline vehicles in different cities more accurately and provide theoretical support for control strategies of gasoline vehicle emissions.

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 enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,329

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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