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Enregistrement W4401899761 · doi:10.4203/ccc.7.25.1

Docking trains: A Comparison

2024· article· en· W4401899761 sur OpenAlexaff
P.J. Nordlander

Notice bibliographique

RevueCivil-comp conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensEngineering Link (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainNonStopComputer scienceTravel timeSimulationTransport engineeringEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper are descriptions of vertical, parallel and linear docking trains.Their advantages and consequences are given, and a simple comparison between them is in a table.A few words are also devoted to a comparison of traditional trains with docking trains.Passengers like to reach their goal in a short time.Trains might have a high top speed and we strive to get them even higher.However, what counts is a high average speed, for the traveller.If station distance is short, then the average speed becomes comparatively low.The conflict between many served stations, short travel time and high average speed can be solved with another approach than the traditional.The idea of docking between a train, that runs continuously, and shuttles/railcars that provide the transport between the train and the stations is since long well known.We can call them docking trains.They genially solve the conflict between short travel time and the number of stations served.All persons travel nonstop from start to goal and thus average speed is high.All trains serve all stations and we can have many stations.Linear docking using the Jo-Jo Concept seams to be preferable.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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