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Enregistrement W2072533794 · doi:10.1139/p08-147

The effect of on-ramp and off-ramp on the one dimensional road with open boundaries

2009· article· en· W2072533794 sur OpenAlexvenueno aff
Abdelaziz Mhirech, Assia Alaoui Ismaili, H. Ez‐Zahraouy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTopology (electrical circuits)Phase (matter)Plateau (mathematics)Cellular automatonFlux (metallurgy)Flow (mathematics)MechanicsMathematical analysisElectrical engineeringComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of one on-ramp (entry) and one off-ramp (exit) is investigated numerically in a one dimensional cellular automaton traffic flow model, with open boundary conditions, using parallel dynamics. Our aim in this paper is to study how the injection rates α and α0 and the extraction rates β and β0 act on the density and flux of cars in a one dimensional road. The priority of occupation at entry site i1 (removing at exit site i2) is attributed to the particle that entered (was absorbed) the chain. Phase diagrams in (β0, α0) and (β, α0) plans are established. For α = 0.1, they show three different topologies in the flow behaviour. The first one corresponds to the presence of four regions, by varying α0, namely low-density phase (LDP), intermediate-density phase (IDP), plateau current phase (PCP), and high-density phase (HDP). In the second topology, the intermediate-density phase disappears. The third topology presents only two regions, i.e., low- and high-density phases. For small values of α, the (IDP) and (PCP) disappear, respectively, by increasing β. When increasing α, the fourth topology, corresponding to one phase (HDP), appears for low values of β and β0.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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