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Enregistrement W2981180388

DST(이단적재)시스템 편익 산정 방법에 관한 연구 :경전선축을 중심으로

2010· article· ko· W2981180388 sur OpenAlexaboutno aff
장준석, 이준, 권용장, 김현웅

Notice bibliographique

Revue한국철도학회 학술발표대회논문집 · 2010
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainOperations researchOrder (exchange)Container (type theory)Computer scienceService (business)BusinessReliability engineeringTelecommunicationsTransport engineeringOperations managementEngineeringFinanceGeographyMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general, in order for railways to have competitiveness, they must possess superiority on both cost and service side. For this, DST System is a very effective system, considering facts that it can reduce weight of the train by 50-40% compared to the existing freight train system, while the quantity transported at one time is double the existing . In addition, since DST System reduces number of trains, increases container loads, shortens the wait time at terminals and harbors, reduces unit cost and delivery time, currently U.S., Canada, and other countries are promoting activation of this. Recently many studies are in progress to implement the DST System within the country as well. Therefore, in this Study, we will understand the benefit computation method of DST System that is in progress within the county and at overseas, and we will lay out a scheme to maximize effect of DST System through understanding shortcomings and investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,009

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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