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Enregistrement W4365814600 · doi:10.2478/ttj-2023-0016

Railway Transport Adaptation Strategies to Climate Change at High Latitudes: A Review of Experience from Canada, Sweden and China

2023· review· en· W4365814600 sur OpenAlexaboutno aff
Evgeniia A. Kostianaia, Andrey G. Kostianoy

Notice bibliographique

RevueTransport and Telecommunication Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésEarthworksClimate changeChinaEngineeringCivil engineeringTransport engineeringFlooding (psychology)Climate change adaptationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impact of climate change on railway transport manifests in a variety of consequences, such as rail buckling, rail flooding, expansion of swing bridges, overheating of electrical equipment and its damage, bridge scour, failure of earthworks, ground settlement, pavement deterioration, damage to sea walls, coastal erosion of tracks and earthworks, and an increased number of railway accidents in general. Such impacts can cause considerable disruption of railway operations and lead to substantial financial expenses for repair of the railway infrastructure. Therefore, it is crucial to include adaptation strategies already in the design phase of the railway construction to ensure stability and integrity of the railway operations. This paper provides a literature review of adaptation considerations in Canada, China and Sweden and discusses climate change challenges that these countries face in their railway systems. In conclusion, the authors provide recommendations for adaptation approaches based on the reviewed international experience which can be useful for policymakers and managers of railway companies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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