China's Railway Transportation Safety Regulation System Based on Evolutionary Game Theory and System Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
China's railways were restructured in 2013. The number of regulatory practitioners has decreased significantly, making real-time regulation more difficult. Regulatory transfers from inside to outside the railway industry increases information risks. A more reasonable regulation mechanism is needed. The article considers introducing a public supervision mechanism into the railway transportation safety regulation system, which includes two regulators and one regulatee. As the government regulator, the State Railway Administration (SRA) regulates the safety of China Railway Corporation (CR) and encourages the public to act as supervisors to expose the CR's unsafe production information. To analyze the risks and effectiveness of the system, a multiplayer evolutionary game and system dynamics-based model for railway transportation safety regulation is established. The decision processes of players under different conditions are simulated. The results show that improving the public supervision ratio is conducive to improve the CR's safe production ratio. However, there is no evolutionarily stable strategy (ESS) in the system. Strategies and evolutionary processes have large fluctuations, which represent high risk. Excessive penalty and reward coefficients can aggravate the amplitude and frequency of fluctuations, causing uncertainty in regulation and making it more difficult to control the actual problems. A dynamic reward and punishment mechanism is proposed to control these fluctuations. The system finally achieves an ESS that results in the lowest regulation investment for the SRA, a safe production ratio for the CR of 95%, and a public supervision ratio of 95.2%. Introducing public supervision and dynamic reward and punishment mechanisms help to stabilize and improve the CR's safe production ratio and to decrease the SRA's regulatory investment.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».