Notice bibliographique
Résumé
The Federal Methanol Fleet Project concluded with the termination of data collection from the three fleet sites in February 1991. The Lawrence Berkeley Laboratory (LBL) completed five years of operation, Argonne National Laboratory (ANL) completed its fourth year in the project, and Oak Ridge National Laboratory (ORNL) completed its third. Twenty of the thirty-nine vehicles in the fleet were powered by fuel methanol (typically M85, 85 % methanol, 15 % unleaded gasoline, although the LBL fleet used M88), and the remaining control vehicles were comparable gasoline vehicles. Over 2.2 million km (1.4 million miles) were accumulated on the fleet vehicles in routine government service. Data collected over the years have included vehicle mileage and fuel economy, engine oil analysis, emissions, vehicle maintenance, and driver acceptance. Fuel economies (on an energy basis) of the methanol and gasoline vehicles of the same type were comparable throughout the fleet testing. Engine oil analysis has revealed higher accumulation rates of iron and other metals in the oil of the methanol vehicles, although no significant engine damage has been attributed to the higher metal content. Vehicles of both fuel types have experienced degradation in their emission control systems, however, the methanol vehicles seem to have degraded their catalytic converters at a higher rate. The methanol vehicles have required more maintenance than their gasoline counterparts, in most cases, although the higher levels of maintenance cannot be attributed to ``fuel-related`` repairs. According to the daily driver logs and results from several surveys, drivers of the fleet vehicles at all three sites were generally satisfied with the methanol vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,977 | 0,982 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».