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Enregistrement W2048136858 · doi:10.1139/l08-020

Evaluating new methodologies for estimating performance on two-lane highways

2008· article· en· W2048136858 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Al‐Kaisy, Casey Durbin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMontana State UniversityUniversity of Montana
Mots-clésHeadwayHighway Capacity ManualTransport engineeringEstimationSensitivity (control systems)Current (fluid)StatisticsComputer scienceEngineeringMathematicsLevel of service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines two new methodologies for field estimation of percent time spent following (PTSF) on two-lane highways. Using speed and time headway data, the two methodologies estimate the percentage of vehicles trapped in platoons, unable to pass slow-moving vehicles. A total of 236 h of field data, including individual speeds and headways, were collected at three study sites in the state of Montana. The study examined the sensitivity of PTSF estimates to some important platooning variables. The study also included a comparison of PTSF estimates from the new methods versus those found using the current United States National Research Council Highway capacity manual (HCM) analytical procedures. Study results showed that the two new methodologies were successful in capturing the effect of platooning variables on PTSF estimates and outperformed the HCM procedures in this regard. Further, the results strongly attest to the promise of the proposed methods in advancing the current analytical procedures for estimating performance on two-lane highways.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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