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Enregistrement W4392987654 · doi:10.59490/jscms.2023.7145

Decarbonization through modal shift using a synchromodal platform: A case study in the Great Lakes

2023· article· en· W4392987654 sur OpenAlexafffundabout
Siyavash Filom, Saiedeh Razavi

Notice bibliographique

RevueJournal of Supply Chain Management Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesTransport Canada
Mots-clésModal shiftContext (archaeology)SustainabilityExternalityCarbon taxSustainable transportModalEnvironmental economicsBusinessSustainable developmentTransport engineeringEnvironmental resource managementGreenhouse gasEnvironmental scienceEngineeringEconomicsPublic transportMicroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers an empirical study to explore the relationship between transportation modalities and environmental concerns, promoting the adoption of synchromodality as a strategic pathway to achieving sustainable freight transport. The study uses a synchromodal freight transportation platform to analyze the impact of carbon tax policy on modal shift and environmental sustainability. The synchromodal platform is based on an optimization model using Mixed Integer Linear Programming (MILP), incorporating carbon tax as a surrogate measure for environmental costs. A sensitivity analysis is conducted across four distinct scenarios in a case study in the Great Lakes region, focusing on the Canada-US transborder trade. The results of this study illustrate the considerable potential for increasing the utilization of more environmentally sustainable transportation modes in this region. While the addition of carbon tax entails increased total transportation costs for each unit of cargo, the synchromodal-enabled modal shift promises to mitigate transportation’s negative externalities, including congestion, environmental impacts, and noise pollution. The results also highlight the role of synchromodality as a catalyst for sustainable freight transport decisions in the context of a carbon-conscious world.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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