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Enregistrement W4362676511 · doi:10.4271/2023-01-0020

Rolling Resistance and Wet/Snow Traction Performance of Commercially Available Light-Duty Vehicle Tires in North America (Canada) Pt.II

2023· article· en· W4362676511 sur OpenAlexaffabout
Hamza Shafique, Aaron Conde, Anthony Beaupre-Jacques

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRolling resistanceTruckContext (archaeology)Automotive engineeringCommercial vehicleFuel efficiencySnowEngineeringTransport engineeringEnvironmental scienceMechanical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low rolling resistance tires are a technology used to improve fuel economy and reduce greenhouse gas emissions in the transportation sector. This project analyzed current relationships between environmental and safety performance properties of commercially available light-duty tire models in Canada. This paper presents the results of a blinded multi-year light-duty vehicle tire research project conducted by Transport Canada & Natural Resources Canada. The study follows on an update to SAE WCX 2018-01-1336 which presented results for tires tested between MY2014-2018. Tire performance was evaluated in a variety of tire categories with a focus on wet grip and rolling resistance. Correlations between key performance indicators were charted to analyze trends in new model tires available on the Canadian tire market. Manufacturer specifications were also charted to evaluate the relations of wet grip and rolling resistance with price, UTQG ratings, and marketing categories. Testing for rolling resistance was done using the single point rolling resistance coefficient method via ISO 28580. Wet grip index values were measured as a metric of performance through UNECE Reg.117, with snow and ice performance ratings from ASTM 1805. The data presented in the following paper provides empirical insight into the light-truck, “new generation” winter tire market, original equipment manufacturer tire (OEM), and an assorted winter tire testing campaign. Important context was added in these markets, to provide regulators with information that can be used to assess a potential minimum energy performance standard (MEPS) for replacement passenger tires in support of policy goals. 155 unique model tires were tested within the 2018-2022 campaign further adding to the 138 presented in the previous edition of this paper (SAE WCX 2018-01-1336).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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