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Enregistrement W7008200488

Automobile Idling Reduction Program

2020· article· en· W7008200488 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArizona State University Library Digital Repository (Arizona State University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir quality indexParticulatesRevenueAir pollutionDiesel fuelSubsidyClean Air ActFuel efficiencyGreenhouse gas
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract: Description\nBy avoiding vehicle idling for three minutes every day of the year can reduce 1.4 million metric tons annually, which is equivalent to taking 320,000 cars off the road for the entire year (Canada.ca, 2016). The Automobile Idle Reduction Program (AIRP) is an outreach initiative to prevent carbon emissions from being released into the air by automobiles idling in Maricopa County. The initiative establishes a campaign to promote behavioral changes that target high idling industries: freight and delivery, schools and drive- thru facilities.\n\nBackground\nGlobally, carbon emissions negatively alter the air we breathe and is a leading cause in climate change. These problems adversely affect the global environment and human health. Additionally, they have cancer causing agents in the particulate matter. Unfortunately, over the years, Maricopa County has failed to meet air quality standards for particulate matter pollution which effects the health of residents. By not meeting the air quality standards, Maricopa County can receive sanctions and the Environmental Protection Agency can reject Arizona’s State Implementation Plan. This looming threat can financially impinge the economy of Maricopa County, potentially costing taxpayers a substantial increase in taxes.\n\nStrategy and Solution\nTo battle the creation of carbon emissions and particulate matter, AIRP has developed a strategy for each industry. In partnership with the Maricopa County Air Quality Department, AIRP will introduce the freight and delivery companies to the Diesel Emission Reduction Act (DERA) Grant promotion to facilitate and fiscally assist with changing older diesel engines into higher efficiency engines that burn cleaner. Provide educators a fifth to eighth grade state approved education program to teach students the importance of vehicle idling reduction at no cost. And work with community organizations to offer a discount at their stores for those patrons who choose to turn their engine off and order inside, rather than idling in the drive-thru facilities. The campaign will market the interest of AIRP to the general public through purposefully placed billboards, light rail wraps, social media pushes, handouts and vinyl stickers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2360,064

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,145 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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