Notice bibliographique
Résumé
Although streetcar systems benefit from a strong identity, they face considerable challenges as a result of mixed traffic operations. These problems have been compounded by growing urban auto traffic, which has increased competition for limited road space and time. Active traffic signal priority (TSP) has been identified as a cost-effective way to improve the management of manage traffic systems to make on-street public transport more reliable, faster, and more cost-effective. Although the implementation of TSP is growing throughout the world, relatively few studies have examined its application to streetcar-based systems. This paper reviews the experience with TSP in Melbourne, Australia, and Toronto, Canada. These cities run some of the world's oldest and largest streetcar-based TSP systems. This paper describes the TSP systems adopted in the two cities, including key experiences. TSP performance is reviewed, and identified problems and issues are assessed. The review established that the TSP systems in the two cities have many similarities including the configuration of approach and request loop and stop line and cancel loop detection, the degree of priority provided, and the targeting of clearance phases for turning traffic at intersections. There are some slight differences in the handling of bunching trams and opposing tram movements, which are better handled in the Toronto case. The two systems see rather different futures for TSP development. Toronto is focused on full systemwide TSP implementation and advancement of TSP algorithms, whereas Melbourne aims to make priority more conditional on the degree of lateness of trams and on the degree of traffic congestion experienced.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».