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Enregistrement W1916140955 · doi:10.1002/atr.1328

Multi‐objective analysis of using U‐turns as alternatives to direct left turns at two‐way stop‐controlled intersections

2015· article· en· W1916140955 sur OpenAlexvenueno aff
Zhao Yang, Pan Liu, Yuanyuan Zhang, David R. Ragland

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVisSimIntersection (aeronautics)CrashMonte Carlo methodFuel efficiencyCost–benefit analysisProbabilistic logicTransport engineeringGreenhouse gasTraffic simulationEngineeringOperations researchComputer scienceStatisticsMathematicsAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This study aims to propose a method to conduct multi‐objective analysis of traffic treatments by taking into consideration multiple external impacts. To illustrate the procedure, the economic benefit of converting a two‐way stop‐controlled (TWSC) intersection to a right turn followed by U‐turn (RTUT) intersection was calculated, considering not only the safety impacts but also the operational and environmental impacts. First, vissim simulation models were developed to obtain the total travel time, vehicle emissions, and fuel consumption for the intersection both before and after the treatment. The operational impact was calculated as the travel time saving benefits. The environmental impact was calculated as the reduction in vehicle emissions and fuel consumption costs. The safety impact was estimated as the crash reduction benefits for the RTUT treatment using safety performance functions and crash modification factors (CMFs). CMFs were estimated using meta‐analysis methods. Finally, the life‐cycle cost method was used to combine different components in the total benefit. The Monte Carlo simulation method was used to conduct uncertainty analysis by using random sampling from probability descriptions of uncertain input variables to generate a probabilistic description of results. The findings showed that, first, the benefits with the use of RTUT treatment can be countervailing even for a single objective. Second, the net present value associated with the RTUT treatment increased with an increase in the proportion of left‐turn traffic from the major street when the percentage of left‐turn traffic from the major street was from 0% to 22% and became stable after that. The study illustrates the detailed process of evaluating projects considering multiple objectives. This process offers policy and decision makers a solid and practical reference using existing guidebooks and software. The findings also provide suggestions about the suitable condition to install RTUT treatments at TWSC intersections. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,010
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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