Yüksek Hızlı Demiryolları, Yolcu Ve Yük Taşımacılığı Karşılaştırmaları Bağlamında Küresel Ölçekli Bir Derleme Çalışması
Bibliographic record
Abstract
Yüksek hızlı demiryollarının bir tanımı yapılacak olursa bu sistemlerin altyapılarının 200 km/saat’in üzerinde hızlara imkân verdiği belirtilebilir. Ancak bugünlerde yüksek hızlı demiryollarının 300 km/saat’lerin üzerindeki hızları yakaladığı da bir vakadır. Bu değer test sürüşlerinde 500 km/saat’lik hızları dahi bulmaktadır. Günümüzde küresel ölçekte hızlı kara ulaştırma sistemleri ikiye ayrılmaktadır. Bunlardan birisi çelik tekerlek ve çelik ray olarak açıklanabilecek olan demiryollarıdır. Uluslararası demiryolları birliğine (UIC) göre yüksek hız, bir dizi işletim koşulu ve altyapı dâhilinde değerlendirilebilecek bir husustur. UIC bu kapsamda yüksek hızın alt limitini 250 km/saat olarak tayin etmiş olup bu değer yüksek hız standartlı altyapı ve işletim koşulları dâhilindedir. Bu çalışma kapsamında öncelikle yüksek hızlı demiryollarının altyapı, hız, araç vs. kıstaslara göre tanımı ortaya konmuştur. Ardından avantajları ve potansiyel etkileri incelenmiştir. Sosyal etkilerin kapsamı ele alınmıştır. Bu bağlamda da talep ve kapasite unsurları değerlendirilmiştir. AB ve ABD merkezli değerlendirmelerin ardından sonuçlar paylaşılmıştır. Giriş bölümünde yüksek hızlı demiryolları tanıtılmış, ardından çeşitli unsurlara göre yüksek hızlı demiryolları sınıflandırması ile ilgili konular ortaya konmuş, takibinde bu ulaştırma türünü etkili ve ayırt edici kılan unsurlar açıklanmıştır. Son olarak da bu bağlamda sonuçlar paylaşılmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".