Effects of Simulated Day and Night Driving on the Speed Differential in Tangent–Curve Transition: A Pilot Study Using Driving Simulator
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The pilot study described in this article aimed to analyze the driver speed profile for evaluation of road design consistency during simulated day and nighttime driving. The research, carried out using a driving simulator, was developed with the overall objectives of evaluating the speed differential during simulated nighttime driving for the identification of critical road situations not detected by design consistency evaluation during simulated daytime driving. METHODS: An existing 2-lane rural road, where high accident rates were recorded during nighttime, was implemented in the driving simulator of the Inter-University Research Centre of Road Safety (CRISS) and the drivers' speed profiles were recorded in both simulated day and nighttime driving conditions over the 39 tangent-curve configurations that composed the road alignment. RESULTS: The analysis of the speed differential based on the 85MSR (Maximum Speed Reduction) indicator during simulated daytime driving was not able to identify critical road situations that the same analysis revealed during the simulated nighttime driving. Such results occurred for most of the tangent-curve configurations. CONCLUSIONS: The study demonstrated that limiting the speed analysis only to daytime driving conditions cannot exclude the possibility that during nighttime driving some road configurations could become unsafe. The findings of the study highlight the need to carry out design consistency evaluations for nighttime driving conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».