How Pavement Markings Influence Bicycle and Motor Vehicle Positioning
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine how pavement markings influence bicyclist and motorist positioning, particularly how far bicyclists travel from parked cars. The research examined the effects of the sequential addition of the component markings of a bicycle lane on a road with on-street parking in Cambridge, Massachusetts. The data measured were the distance that cars parked from the curb, the distance that bicyclists rode from the curb, and the distance that traveling motor vehicles drove from the curb. Data on bicyclists and moving motor vehicles were gathered by videotaping. The three pavement marking treatments–-an edge line demarcating the travel lane, the edge line and bicycle symbols, and a full bicycle lane–-were all effective at influencing bicyclists to ride farther away from parked cars than when no pavement markings were present. All three treatments significantly increased the percentage of cyclists riding more than 9 and 10 ft from the curb; these distances were used as benchmarks for where cyclists should ride to be farther from the opening-door zone of a parked car. There was variation between the signalized and the uncontrolled intersections. Before-and-after intercept surveys of cyclists and motorists were administered. In the before survey, cyclists most often responded that the best way to improve bicycling on Hampshire Street was to add bicycle lanes. Cyclists also rated the full bicycle lane most favorably in the after survey. There was no change in cyclist comfort levels between the before and the after surveys. When motorists were asked what made them most aware of cyclists on the street; the most common response in the before survey was “nothing.” In the after survey, the most common response was “the bicycle lane.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».