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Enregistrement W3214896910 · doi:10.1080/25725084.2021.1982636

A simulation approach towards a sustainable and efficient container terminal layout design

2021· article· en· W3214896910 sur OpenAlexaffabout
Tareq Abu-Aisha, Mustapha Ouhimmou, Marc Paquet

Notice bibliographique

RevueJournal of International Maritime Safety Environmental Affairs and Shipping · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminal (telecommunication)Container (type theory)Port (circuit theory)Discrete event simulationPage layoutComputer scienceTransport engineeringEngineeringSimulationTelecommunicationsBusinessElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seaports are considered gateways for international maritime trade. The flow of trade and the size of containerships have been growing exponentially in the last two decades, and as a result, the exchange of containers has increased dramatically. In consequence, adapting container terminal designs is required in order to confront these new challenges more efficiently and with improved sustainability. This paper studies the effect of changing the layout of seaport terminals by taking into consideration both costs and emissions. A new design of a container terminal located in the Port of Montreal is proposed and compared with the current layout. A discrete event-based simulation approach is adopted to investigate the impact of terminal layout on economic and environmental performance. This study aims to improve the performance and handling capacity of a terminal by recommending a new layout. Computational experiments were conducted to evaluate and compare the performance of both layouts using data collected from the Port of Montreal. The results indicate that terminal layout design has a significant impact on terminal performance and emission under the configuration of different transportation modes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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