Implementing Weigh-in-Motion for Generation of Carbon Offset Credits in Canada
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 2002, Canada ratified the Kyoto Protocol and committed to reducing its greenhouse gas (GHG) emissions by six percent from 1990 levels by 2012. Canada remains committed to working towards reducing GHG emissions and has developed an Offset System to encourage industry to develop methods of reducing GHGs. This Offset System requires specific procedures for quantification, data management and verification by a third party that must be followed and maintained to qualify for the Compliance Carbon Market for carbon credits. Weigh-in-motion (WIM) and other intelligent transportation systems (ITS) have been shown to improve efficiencies in trucking while still enforcing weight and dimension legislation to protect roadway infrastructure. With the implementation of these technologies, the amount of GHG emissions generated from trucking enforcement requirements may be reduced. This paper reviews how specific WIM and ITS technologies can be implemented to meet the carbon emission reduction quantification, data management, verification of data and reporting procedures that are required to be maintained and reported under Canada’s Offset System for Greenhouse Gases. The case study presented reviews two scenarios of implementing ramp and mainline WIM sorting systems integrated with various ITS technologies compared to the use of traditional static scales. The findings show that with the implementation of various WIM and ITS technologies there is a significant decrease in the delays trucks experience resulting in a reduction of GHGs produced and the generation of carbon credits that may be sold for revenue by an agency.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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