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Enregistrement W1642604425

Effect of traffic characteristics and road geometric parameters on developed traffic noise levels

2005· article· en· W1642604425 sur OpenAlexvenueno aff
Saad Abo-Qudais, Arwa Alhiary

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraffic noiseNoise (video)Intersection (aeronautics)Interval (graph theory)Traffic volumeStatisticsEnvironmental scienceMathematicsSimulationComputer scienceEngineeringNoise reductionTransport engineeringArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to evaluate the major factors affecting traffic noise levels at signalized intersections. To achieve this objective, traffic noise levels and the factors expected to affect it were measured at 40 signalized intersections. Equivalent, maximum, and minimum noise levels were measured during one minute interval including the green time interval. The traffic volume and composition was taped using a video camera, while the traffic speed was measured using speed radar. The geometric parameters of the intersections approaches, including number and width of driving lanes, approaches width and slope, were collected. Also, pavement surface texture was evaluated using the British pedulum. The collected data was analyzed to evaluate the effect of the main factors controlling traffic noise levels. Results of the analysis indicated that equivalent noise levels are mainly dependent on traffic volume, while the maximum noise levels were found to be dependent on the number of heavy vehicles passing through the intersection and horn effect. On the other hand, the minimum noise levels were mainly dependent on pavement surface texture. When noise levels at different distances from the signal stop line were considered, traffic speed was found to have a significant effect on equivalent noise levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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