Modelling Freight Transportation Impacts of the Gulf Cooperation Council Region using GIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freight transportation is a key element in economic growth and the development of countries. Linking freight lines between Gulf Cooperation Council (GCC) countries (specifically Kuwait, Saudi Arabia, Bahrain, United Arab Emirates and Oman) will increase revenues, improve infrastructure asset efficiency and generate employment. Shipping and transport industries endure continuous changes and transformations in response to technological developments and changes in world trade. Significant amounts of documentation, research papers as well as technical and economic reports are available in literature that details ways in which these industries respond to and meet the needs of shippers and consumers. Information and data are valuable assets in providing a basic understanding and base knowledge of the different types and methods of shipping options, as well as the impacts of different transportation modes. In this paper, possible environmental impacts will be discussed, including air quality, noise levels and vibration. In addition, safety factors such as fatalities and accidents will be incorporated into discussions on mode selection. A GIS model was implemented and a case study was created to assess these impacts, estimate damage costs as well as discuss concerns with logistics and mode selection. Finally, possible mitigation measures to manage environmental and safety concerns will be proposed. Based on the analysis and results, more work on environmentally sustainable models and designs need to be implemented to mitigate impacts and to ensure that the environment and quality of life can be preserved. Incentivizing shifts from truck to rail or to intermodal systems is key for shippers’ participation in reducing environmental and societal impacts. Encouraging shippers to change their mode selection can relieve congestion and lower accident rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».