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Enregistrement W1972674417 · doi:10.1061/(asce)0733-947x(2006)132:11(907)

Upstream Signalized Crossover Intersection: An Unconventional Intersection Scheme

2006· article· en· W1972674417 sur OpenAlexaff
Vener Tabernero, Tarek Sayed

Notice bibliographique

RevueJournal of Transportation Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensStantec (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)VisSimUpstream (networking)CrossoverSignal timingTraffic flow (computer networking)Computer scienceMathematicsTransport engineeringEngineeringReal-time computingTelecommunicationsTraffic signalArtificial intelligenceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of left turns on operation is probably the most significant factor in the performance of conventional intersections. As a result engineers have looked to alternative measures for dealing with left turns at intersections to improve performance, some of which have been unconventional schemes. The purpose of this paper is to discuss an unconventional intersection scheme, the upstream signalized crossover (USC), which is a four-legged intersection designed to eliminate left turn opposing conflicts by crossing the left and through traffic to the left side of the road at all four approaches prior to the intersection. The crisscrossing of traffic upstream of the intersection results in four additional secondary signalized intersections. VISSIM was used to model and analyze the unconventional USC intersection as well as a conventional intersection for comparison. The analysis revealed that the USC intersection can handle higher traffic volumes at reduced overall delays. In terms of left turn delay, the conventional intersection performed better at lower volumes. However, the USC was able to handle much higher left turn volumes while maintaining acceptable level of delay. In terms of through movement delay, the USC intersection was found to perform significantly better than the conventional intersection.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations37
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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