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Enregistrement W4293057857 · doi:10.1155/2022/7025130

Impact Assessment of Interlocking Systems on Single-Track Railway Lines as a Measure Leading to Resilient Railway System

2022· article· en· W4293057857 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Bažant, Josef Bulíček

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Regional Development FundUniverzita Pardubice
Mots-clésInterlockingAutomatic train controlTrack (disk drive)Computer sciencePresumptionReliability engineeringBlock (permutation group theory)Blocking (statistics)EngineeringControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Railway systems should be resilient to play a key role in creating sustainable development. Single-track railway lines are seen as potential bottlenecks due to limited capacity. More advanced railway interlocking systems (such as ETCS or satellite-based control systems) are being developed. On the other hand, the installation of these interlocking systems is a complex and time-consuming and costly task. For this reason, it is necessary to recognize the impact of potentially installed system with capacity, stability of timetable, quality, and other associated effects. The assessment is based on a set of simulation experiments using stochastic microscopic simulation model in the OpenTrack software tool. The focus is on railway operation with automatic block and automatic line blocking systems. If these two systems will have positive capacity effects, it is a basic presumption also for systems such as moving block (e.g., ETCS L3) to be effective. Research has shown that the significance of such measures can be best supported by linking to a matching timetable concept that will make full use of the benefits offered by these interlocking systems. The results reached in this research should be potentially applied, for example, by prioritizing of single-track railway lines for possible installation of such interlocking system. It can be achieved based on the capacity and operational effects examined.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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