Impacto del Ecodriving sobre las emisiones y consumo de combustible en una ruta de Quito
Bibliographic record
Abstract
Este artículo presenta los resultados del impacto del ecodriving en el consumo de combustible y los factores de emisión de gases contaminantes de un vehículo a gasolina al efectuar una prueba en ruta, en la ciudad de Quito ubicada a 2810 msnm. Se seleccionó una ruta con tráfico validada por el Centro de Transferencia Tecnológica para la Capacitación e Investigación de Control de Emisiones Vehiculares (CCICEV). Como vehículo de pruebas se utilizó un Aveo Family por ser el de mayor venta en la ciudad. Para la medición del consumo de combustible y la concentración de emisiones los equipos utilizados fueron un analizador de gases onboard y un canister. Se determinó la fiabilidad de los datos y el éxito de la experimentación mediante el software STATGRAPHICS Centurion XVI. Los resultados muestran diferencias significativas en el consumo de combustible y las emisiones contaminantes de CO y NOx al aplicar una conducción eficiente, a excepción de los HC en los cuales no hay una diferencia significativa, pero la emisión es menor en conducción normal para este caso.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".