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Enregistrement W2008357927 · doi:10.1061/(asce)0733-947x(2004)130:2(261)

Three-Dimensional Model for Stop-Control Intersection Sight Distance

2004· article· en· W2008357927 sur OpenAlexaff
Said M. Easa, Essam Dabbour, Muhammad Z. A. Ali

Notice bibliographique

RevueJournal of Transportation Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)SightCurvatureGeometric designMinor (academic)Horizontal and verticalRADIUSRadius of curvatureGeodesyGeometryCrestDesign speedMathematicsComputer scienceSimulationEngineeringTransport engineeringGeologyPhysicsOpticsMean curvature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intersection sight distance (ISD) is the sight distance to be provided at intersections between a minor road and a major road. Current AASHTO policy provides an equation and charts for the required at-grade ISD so that a driver on the minor road can depart (crossing, turning left, or turning right) safely, even though an approaching vehicle on the major road comes into view as the stopped vehicle begins to depart. The AASHTO model is based on two assumptions: (1) both minor and major roads are assumed to be straight without any vertical or horizontal curvature; and (2) the intersection angle is assumed to be 90°. In many practical situations, however, sight distance is required to be checked for an existing or proposed 3D intersection alignment where vertical curves (crest or sag) and horizontal curves overlap. This paper presents a new mathematical model for the analysis of stop-controlled ISD on 3D highway alignments that allows the major road to have vertical and horizontal curves with skewed angle, and the minor road to have a longitudinal grade. Design aids are developed to determine the available ISD for different geometric alignment variables (e.g., radius of horizontal curve, lane width, number of lanes, and vertical curve parameters). Application of the methodology is illustrated using numerical examples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations25
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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