A new model for fuel consumption and route time computations – a case study in the Quebec forest industry
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
In forest transportation in Quebec, transportation rates are typically based on an estimated trip or travel time duration during which a truck travels loaded from an origin to a destination and then returns empty to the origin. These transportation rates implicitly consider fuel consumption for fuel surcharge costs in negotiation, but for most shippers and carriers, fuel consumption remains a rough estimate, leading to underestimation or overestimation of actual consumption. In this paper, we propose a new fuel consumption model and a more detailed trip time computation to support accurate estimations. The model takes into account road network characteristics that affect fuel consumption, such as road elevation profiles, including slopes that significantly affect fuel consumption compared to flat roads, and curves where trucks change speed, as well as intersections where trucks need to stop or slow down. The road network of the province of Quebec (Canada) is represented in a route network that integrates all the characteristics considered by the fuel consumption model. The model is validated in a case study using a timber truck equipped with GPS and information about overall fuel consumption between a set of refueling points. Utilizing the fuel consumption model and a route planner enables accurate estimation of fuel consumption and, consequently, associated greenhouse gas (GHG) emissions and travel times. A case study involving three companies is then conducted to analyze how more detailed information can inform new transportation rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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