Managing Trams and Traffic at Intersections with Hook Turns
Notice bibliographique
Résumé
Signalized intersections with trams in mixed traffic are problematic because of conflicts with traffic making opposing turns and the delays that they cause for trams. In Melbourne, Australia, an approach called a hook turn, used for more than 50 years, removes this barrier because turning traffic must wait in curbside lanes to make turns when signals for the side road turn green. This paper presents a review of the hook turn and explores operations and safety impacts. Hook-turn styles of maneuvers are in use for buses in Australia, traffic in China and the United States (Illinois), and bikes and motorcycles in several countries. In each case, hook turns relocate opposing turns to improve intersection safety and efficiency. Operational analysis of the traffic impacts of hook turns in Melbourne suggest that they act to reduce congestion because turning traffic does not delay through vehicles. In addition, 38% of drivers tend to avoid hook turns; that decision acts to increase intersection capacity. An analysis of tram delay suggests a savings of 11.25 s to 15.64 s per tram and of three to five trams being added to the fleet compared with the number needed in an operation without hook turns, or between Aust$15 million (US$12.9 million, in 2010 dollars) and Aust$25 million (US$21.5 million) in fleet capital costs. A series of safety analyses with crash data and conflict point analysis demonstrates that intersections with hook turns have better safety performance than conventional intersections. Hook turns act to improve intersection operations and safety with trams in the Melbourne context. However, challenges with driver understanding and compliance are major barriers to adoption of hook turns in other areas.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».