Freight distribution analysis and modelling of inland waterway transport using big data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Yangtze River economic belt (YREB) serves as the main east–west axis of China to promote economic development and environmental protection along the Yangtze River (YR). The factors that affect the freight distribution of major types of cargo transported through the YR were analysed using automatic identification system data and ship visa data. First, a set of freight impedance functions was developed for different types of links of the waterway network, considering a number of factors (e.g. cargo type, delays at ship locks, water levels and flows at different waterway segments and upstream and downstream shipping speeds). Distance-based (DB) and time-based (TB) impedance matrices of different types of cargo were computed. A gravity model (GM) and an intervening opportunity model were then used to simulate the distributions of different types of cargo based on the computed impedance matrices. A trip length distribution method was applied to validate the estimated distribution models. The results showed that the GM with a power term outperformed the other models and that the TB models were superior to the DB models for the prediction of freight distributions over large geographies like the YREB. This work offers an in-depth understanding of the freight characteristics of inland waterways and therefore should be helpful for relevant authorities in formulating port and inland waterway plans and policies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle