Modeling of Pedestrian Activity at Signalized Intersections: Land Use, Urban Form, Weather, and Spatiotemporal Patterns
Notice bibliographique
Résumé
The present study evaluated the effects of land use, urban form patterns, and weather conditions on pedestrian activities. In this research, 8 h of daily manual pedestrian counts during the a.m. peak, noon, and p.m. peak periods were collected from a large sample of signalized intersections throughout Canada. The use of different model settings was attempted as part of a model sensitivity analysis. Results revealed that a 100% increase in population density or the amount of commercial space around intersections increased pedestrian flows by 22.7% to 37.1% and 10.7% to 11.7%, respectively. Moreover, the pedestrian activity at an intersection decreased as the distance from downtown increased (with an elasticity of 44%). Also, very warm weather (with temperatures >30°C) decreased pedestrian activity by up to 22%. This study was the first attempt to develop a spatiotemporal model of pedestrian activity in a large city. These results should be taken with caution, however, because the sample of intersections was not randomly selected. Moreover, the modeling techniques used in this research did not take into account the potential spatial correlation across intersections. This factor may have caused bias in parameter estimates. These issues are part of future work.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».