MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3013599416 · doi:10.24012/dumf.404832

Yüksek Hızlı Demiryolları, Yolcu Ve Yük Taşımacılığı Karşılaştırmaları Bağlamında Küresel Ölçekli Bir Derleme Çalışması

2020· article· tr· W3013599416 on OpenAlexaff
Mehmet Fatih Altan, Mehmet Çağrı KIZILTAŞ

Bibliographic record

VenueDÜMF Mühendislik Dergisi · 2020
Typearticle
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicTransportation Planning and Optimization
Canadian institutionsStantec (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.548
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations12
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDÜMF Mühendislik DergisiSame topicTransportation Planning and OptimizationFrench-language works237,207