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Enregistrement W2010937423 · doi:10.3141/1851-02

Improved Design of Vertical Curves with Sight Distance Profiles

2003· article· en· W2010937423 sur OpenAlexafffundabout
Yasser Hassan

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrastructure Maintenance and Monitoring
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeometric designSightCrestComputer scienceDesign speedPoint (geometry)SimulationEngineering design processLearning curveMathematicsGeometryEngineeringMechanical engineeringOpticsTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design of vertical alignment is one of the main tasks in highway geometric design. This task requires, among other things, that the designer ensure drivers always have a clear view of the road so they can stop before hitting an unexpected object in the road. Therefore, the ability to determine the required and available stopping sight distance (SSD) at any point of the vertical alignment is essential for the design process. Current design guides in the United States and Canada provide simple analytical models for determining the minimum length of a vertical curve that would satisfy the sight distance requirement. However, these models ignore the effect of grade on the required SSD. Alternative approaches and models have also been suggested but cover only special cases of vertical curves. Two specific models were expanded to determine the required SSD on crest and sag vertical curves. By comparing profiles of available SSD and required SSD on examples of vertical curves, it was shown that current North American design practices might yield segments of the vertical curve where the driver’s view is constrained to a distance shorter than the required SSD. An alternative design procedure based on the models was developed and used to determine the minimum lengths of crest and sag vertical curves. Depending on the approach grade, these new values of minimum curve length might be greater than or less than values obtained through conventional design procedures. Design aids were therefore provided in tabular form for designers’ easy and quick use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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