Advantage prioritization of digital carbon footprint awareness in optimized urban mobility using fuzzy Aczel Alsina based decision making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
City governments prioritize mobility in urban planning and policy. Greater mobility in a city leads to happier citizens. Although enhanced urban mobility is helpful, it comes with costs, notably in terms of climate change. Transportation systems that enable urban mobility often emit greenhouse gases. Cities must prioritize digital carbon footprint awareness. Cities may reduce the environmental impact of urban mobility while keeping its benefits by close monitoring and reducing the carbon footprint of digital technologies like transportation applications, ride-sharing platforms, and smart traffic control systems. The aim is to advantage prioritize three alternatives, namely doing nothing, upgrading and optimizing data centers and networks, and using renewable energy sources for data centers and networks to minimize the digital carbon footprint using the proposed decision making tool. This study consists of two stages. In the first stage, fuzzy Aczel-Alsina functions (fuzzy Aczel-Alsina weighted assessment - ALWAS method) based Ordinal Priority Approach (OPA) is proposed to find the weights of criteria. Secondly, fuzzy ALWAS Combined Compromise Solution (CoCoSo) model is improved to evaluate and choose the best alternative among the three alternatives. The improved ALWAS-CoCoSo model enables flexible nonlinear processing of uncertain information and simulation of different risk levels. Besides, we proposed the improved fuzzy OPA algorithm for processing uncertain and incomplete information. The case study is provided to the decision-makers to advantage prioritize the alternatives based on twelve criteria organized into four aspects, including digital carbon footprint, externalities, technical capability, and economics. The ranking results reveal that A3=2.445 is the best among the three alternative, while A1=1.705 is the worst alternative. The results show that the best way to reduce the digital carbon footprint is to use renewable energy sources to power data centers and networks (A3).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle