MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1496966479

Road congestion assessment: from theory to practice: case of the Greater Montréal road network

2003· article· en· W1496966479 sur OpenAlexaboutno aff
M Robitaille, Thai Nguyen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic Prediction and Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdometerQueueComputer scienceTraffic congestionRendering (computer graphics)Measure (data warehouse)Queueing theoryPosition (finance)Real-time computingTransport engineeringSimulationOperations researchEngineeringComputer graphics (images)DatabaseArtificial intelligenceComputer network
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper outlines the current congestion-related concepts, the measurements and indicators used elsewhere, and describes the method and indicators developed for Greater Montreal. The paper also explains the computerized methods used to measure queues. The systems were designed in the framework of an MTQ ongoing traffic survey program in the Montreal area, aimed at measuring the evolution of travel times. Two computerized survey methods were designed to measure the position of vehicles. The Odometer technique uses vehicle odometers, while the other method relies on Global Positioning Systems. Either apparatus allows recording, second-by-second, of the exact position of vehicles and computes running speed, travel time and position, length and duration of queues, and delay rates. Computer applications were developed to process collected data and generate synthesis reports that yield a comprehensive rendering of the morphology of congestion on the Greater Montreal road network. Results, depicting queues, travel times, and speeds were mapped and are shown in MapInfo format.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTraffic Prediction and Management TechniquesTravaux en français237 207