Disaggregate Level Simulation of Public Transit Emissions in a Large Urban Region
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the authors demonstrate the development of a methodology for simulating transit bus ridership and GHG emissions (in CO₂ equivalent) across a network of 200 buses in the city of Montreal, Canada. Their simulation allows them to estimate emissions for individual buses while running and idling at bus stops. The disaggregate level simulation process allows us to incorporate for each bus along every route the specificities such as vehicle type, age, fuel, and passenger load. Using MOVES2014, the authors estimated average-speed emission factors first by assuming that the MOVES default drivecycles are representative of the Montreal buses, and then by embedding operating mode distributions computed based on local drivecycles. The latter were derived from a data collection campaign conducted on-board eight transit buses. The authors observe that systemwide GHG emissions are about 15 percent lower when the MOVES default drivecycles are used. This difference could be higher on specific routes. They also investigated the effect of a 20 percent systemwide increase in ridership and observed a 1.7% increase in total emissions and a 28% decrease in per capita emissions. Finally, they estimated the effects of decreasing the frequency of low occupancy buses and increasing the frequency of high occupancy buses. These frequency changes were associated with proportional changes in emissions.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».