Notice bibliographique
Résumé
Existing geometric design guides provide deterministic standards for design requirements primarily based on near worst-case scenarios and conservative percentile selection of design parameters. Probabilistic geometric design analysis has been advocated to represent realistically the randomness in design parameters and variables. Probabilistic techniques can provide a measure of the degree of deviation from design standards. Collision modification factors have been advocated as quantitative measures of the impact on safety associated with changes in road features or traffic control. Often, however, no collision modification factors exist in the literature to predict the safety impact of changing particular road features. An important example is sight distance restriction on horizontal curves. Many highways in British Columbia, Canada, are located in mountainous terrain where the additional cost of earthwork or land acquisition to accommodate lateral road expansion can be prohibitive. In this constrained environment, a typical trade-off arises between design requirements (e.g., adequate sight distance on a horizontal curve) and budgetary constraint. The resolution requires comparing the consequences of every alternative. In these cases, reliability analysis can be used to evaluate the risk of deviating from the design requirements. A decision-support tool was developed to compare the risk of different deviations from sight distance requirements. Two case studies were used to investigate the safety implications of sight distance limitation on road segments, the risk associated with deviation from standards, and risk variations among the road segments. The proposed road design is associated with relatively high risk of limited sight distance, and the risk levels associated with standard design requirements vary significantly.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».