Guidelines for Using Centerline Rumble Strips in Virginia
Notice bibliographique
Résumé
Following the wide and successful use of continuous shoulder rumble strips, many state departments of transportation (DOTs) installed centerline rumble strips (CLRS) on rural two-lane and undivided multilane highways in an effort to reduce cross-over-the-centerline (COCL) crashes. COCL crashes include head-on, sideswipe opposite direction, fixed object run-off-the-road left, and non-collision. The purpose of this research was to develop guidelines for using CLRS in Virginia based on a review of best practices and the analysis of Virginia COCL crash data from 2001 through 2003. The analysis procedures included data query and analyses of crash frequency, density, and rate. Areas and route locations with the highest COCL crashes and densities were identified as potential candidate sites for CLRS. As of 2003, 24 state DOTs and two Canadian provinces were using CLRS. They are generally installed on a case-by-case basis. CLRS design patterns vary greatly among states, but the most commonly used types are continuous grooves 12 to 16 in. in length, 6 to 7 in. in width, and 0.5 in. in depth spaced 12 or 24 in. apart. The optimal CLRS patterns remain unknown. Data analyses revealed that the distribution of COCL crashes in Virginia varied significantly with roadway system, road type, jurisdictional area, and road location. The statewide COCL crash densities were 0.13 and 0.71 crash per mile for secondary and primary roads, respectively. Fixed object run-off-the-road left was the predominant type of COCL crash followed by sideswipe opposite direction and head-on for undivided roads. The crash density of the primary system was 4.5 times higher than that of the secondary system. Guidelines were developed that outline the application of CLRS, design dimensions, installation and maintenance, and other issues. The authors recommend that the Virginia Department of Transportation's Traffic Engineering Division implement the guidelines as a division memorandum. Although a benefit-cost ratio for this recommendation will vary with each site, a sample estimated benefit-cost ratio was at least 7.6 per mile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».