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Enregistrement W3124512532 · doi:10.1080/03088839.2021.1875140

Developing the seaport container terminal layout to enhance efficiency of the intermodal transportation system and port operations – case of the Port of Montreal

2021· article· en· W3124512532 sur OpenAlexaffabout
Tareq Abu-Aisha, Mustapha Ouhimmou, Marc Paquet, Julio Montecinos

Notice bibliographique

RevueMaritime Policy & Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContainer (type theory)Terminal (telecommunication)Port (circuit theory)Computer scienceTransport engineeringReduction (mathematics)Transfer (computing)Flow networkOperations researchComputer networkEngineeringElectrical engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intermodal container terminal is considered the hearth of intermodal transportation systems, where different transportation modes meet to exchange containers. Using intermodal transportation efficiently reduces the handling procedures and relieves congestion at every transfer site. The efficient container terminal operations play a significant role in enhancing container flows at the container terminal. One way to enhance port operations efficiency and facilitate smooth container flow is to improve the intermodal container terminal layout. An efficient container terminal layout can be achieved through a reduction in the distance between the quay and rail tracks. We propose a novel layout to reduce the cost and accelerate container flow, thus improving the effectiveness of the container terminal. A mathematical model is developed to evaluate both layouts' performance considering congestion between nodes throughout the network. The Montreal Port is used as a case study to validate the proposed layout and the experiments conducted. It has been found that the proposed layout resulted in significant reductions in cost and time. Comparative results between the proposed layout and that of the Montreal Port demonstrates a reduction of 10% and 8% respectively to the total cost and time of transport containers from the port to their final destination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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