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Enregistrement W7119497945 · doi:10.1115/icef2025-161667

Review of Passenger Railroad EMU and MU Rolling Stock in the US and Canada – Part 2, Connecticut and New Jersey Regions

2025· article· W7119497945 sur OpenAlexaboutno aff
Brian P. Donohue

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainStock (firearms)Third railSiemensUnit (ring theory)Service (business)Rail networkPassenger train

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper is the second in a series that presents a technical review of the electric, self-propelled, multiple unit railroad rolling stock that were and / or currently are in service in the United States and Canada. The goals of this paper series and therefore the abstract from the first paper remain unchanged. As such, portions of the abstract are repeated for the convenience of the reader. Since the invention of the first electrified, self-propelled rail vehicles by Siemens & Halske in 1879 as well as the advancements of Frank Sprague from 1886, self-propelled, electric traction rail vehicles have evolved into an amazing variety of use cases, shapes and sizes to the present date. With the amelioration of each generation, the electrical and mechanical engineering disciplines have developed a high degree of cooperation and integration to what has evolved into a seamless systems approach that allows agencies and railroads to enjoy record breaking, yet safe commuter and short-haul passenger railroad service with an array of amenities and technical advancements. The core of these rail vehicles are and were humble looking Electric Multiple Unit (EMU) and Multiple Unit (MU) trains that unceremoniously ply the rails around major cities with hundreds of daily riders on board. These otherwise non-descript vehicles often have mundane identifications such as “MP-54” or “M9.” Once in a while, one of these workhorses garners brief notoriety that leads to a full name such as “Metroliner.” But these full names, more often than not, are simply duplicated by analogy much in the same way the term “Watergate” has been overused. The identification of each fleet and the uniqueness / advancements that each have brought to the passenger rail industry since 1904 is the goal of this paper series. [1] With a pattern that was established with the first paper, this second paper “begins with the transition away from wooden cars when steel cars were necessary by design. These early cars helped to define the EMU and MU benchmark and how they differ from other rail rolling stock of the early 1900s such as elevated / subway cars, interurbans, and locomotive-drawn coach cars. Regulation was part of the progress, but ever-increasingly heavy passenger and mail / cargo loads, tunnel designs and general progress of design evolution helped to define this classification of rolling stock that eventually has folded into the United States-defined FRA (Federal Railroad Administration) Tier 1 passenger fleet.” [1] This paper picks up where the first paper left off by completing a review of the rail services that radiate from New York City; first to Southern Connecticut, and then into Northern New Jersey. A future, third paper will feature equipment serving Philadelphia along with the broader Northeast Corridor (NEC), and Chicago. And the fourth and final paper will feature a variety of other regions of the United States and Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0230,036
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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