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Enregistrement W2062331254 · doi:10.3141/1710-20

Freeway Facility Methodology in Highway Capacity Manual 2000

2000· article· en· W2062331254 sur OpenAlexaff
Brian S. Eads, Nagui M. Rouphail, Adolf D May, Fred L. Hall

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryFederal Highway AdministrationMinistry of Education, IndiaMinistry of Earth Sciences
Mots-clésHighway Capacity ManualTransport engineeringMetering modeComputer scienceOccupancyWeavingSet (abstract data type)Traffic congestionScope (computer science)Field (mathematics)Incident managementOperations researchEngineeringLevel of serviceCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The next edition of the Highway Capacity Manual (HCM 2000) will contain for the first time an operational analysis procedure for directional freeway facilities up to 20 to 25 km long. At the simplest level, this procedure integrates the proposed HCM 2000 methods for the analysis of basic, ramp, and weaving segments to enable the analysis of an entire facility. But the proposed facility methodology goes much further. It allows the user to analyze multiple, contiguous time intervals with timevarying demands and capacities. It can handle both undersaturated and oversaturated traffic conditions (with some limitations). In the latter case, both the spatial and time extent of congestion are estimated. Finally, the method permits the investigation of the effect of many traditional and intelligent transportation system–based freeway improvement strategies such as full or auxiliary lane additions, ramp metering, incident management, and a limited set of high-occupancy-vehicle designs on facility performance. Described here is the conceptual model for and computational steps of the methodology, with emphasis on the components for analysis of oversaturated conditions. The scope and limitations of the methods are also highlighted. Reference is given to a companion paper that describes how the results of the method were validated in the field and how they compared with those obtained from widely used freeway simulation models.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations19
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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