Identification of Influencing Variables on Improving Resilience of High-Speed Railway System
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, frequent natural disasters have brought great challenges to the stable operation of the high-speed railway (HSR). Improving the resilience of the HSR system is an urgent problem to be solved. This study aims to explore how to improve the resilience of the HSR system. Based on an in-depth literature review and case study, 11 variables and 15 hypothetical paths were proposed. Then the questionnaires were distributed to professionals from academia and industry. A total of 270 valid responses were received. Finally, the structural equation model was used to evaluate these variables’ influence degree and their influence path. The results indicated that the infrastructure components (i.e., quality control and equipment operation and maintenance) play a positive role in the persistence ability. The organizational operation and maintenance components (i.e., organizational structure and organizational efficiency) promote the speed of function restoration. The interactive system components (i.e., technical system and system operation and maintenance) also have a positive effect on adaptability and transformability. The three components of HSR system play a positive role in different resilience attributes (i.e., persistence ability, function restoration, adaptability, and transformability), which further positively impacts the effectiveness of improving resilience. Based on the accepted hypothetical paths, five strategies for improving resilience were discussed, such as a certain degree redundancy of key organizations or members, encouragement of self-organized decision-making, and establishment of the “health records” of each HSR line. This study would enrich the theoretical system of resilience and help practitioners better understand the influencing variables and influencing paths of the resilience of the HSR system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».