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Enregistrement W3013599416 · doi:10.24012/dumf.404832

Yüksek Hızlı Demiryolları, Yolcu Ve Yük Taşımacılığı Karşılaştırmaları Bağlamında Küresel Ölçekli Bir Derleme Çalışması

2020· article· tr· W3013599416 sur OpenAlexaff
Mehmet Fatih Altan, Mehmet Çağrı KIZILTAŞ

Notice bibliographique

RevueDÜMF Mühendislik Dergisi · 2020
Typearticle
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yüksek hızlı demiryollarının bir tanımı yapılacak olursa bu sistemlerin altyapılarının 200 km/saat’in üzerinde hızlara imkân verdiği belirtilebilir. Ancak bugünlerde yüksek hızlı demiryollarının 300 km/saat’lerin üzerindeki hızları yakaladığı da bir vakadır. Bu değer test sürüşlerinde 500 km/saat’lik hızları dahi bulmaktadır. Günümüzde küresel ölçekte hızlı kara ulaştırma sistemleri ikiye ayrılmaktadır. Bunlardan birisi çelik tekerlek ve çelik ray olarak açıklanabilecek olan demiryollarıdır. Uluslararası demiryolları birliğine (UIC) göre yüksek hız, bir dizi işletim koşulu ve altyapı dâhilinde değerlendirilebilecek bir husustur. UIC bu kapsamda yüksek hızın alt limitini 250 km/saat olarak tayin etmiş olup bu değer yüksek hız standartlı altyapı ve işletim koşulları dâhilindedir. Bu çalışma kapsamında öncelikle yüksek hızlı demiryollarının altyapı, hız, araç vs. kıstaslara göre tanımı ortaya konmuştur. Ardından avantajları ve potansiyel etkileri incelenmiştir. Sosyal etkilerin kapsamı ele alınmıştır. Bu bağlamda da talep ve kapasite unsurları değerlendirilmiştir. AB ve ABD merkezli değerlendirmelerin ardından sonuçlar paylaşılmıştır. Giriş bölümünde yüksek hızlı demiryolları tanıtılmış, ardından çeşitli unsurlara göre yüksek hızlı demiryolları sınıflandırması ile ilgili konular ortaya konmuş, takibinde bu ulaştırma türünü etkili ve ayırt edici kılan unsurlar açıklanmıştır. Son olarak da bu bağlamda sonuçlar paylaşılmıştır.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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