Capacity of Shared Left Turn Lanes—Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the capacities of shared left turn lanes obtained by four methods for varying lane configurations, through and left turn volumes, and traffic signal timings. The 1997 Highway Capacity Manual (HCM) , Canadian, SIDRA, and Levinson methods were analyzed for left turn volumes ranging up to 250 vehicles per lane per hour (vph) for both 60- and 90-s cycles, assuming 50% effective green time per cycle. Scenarios were tested assuming both equal and unequal volume. More than 700 individual computations were performed. The methods provide generally consistent patterns for each scenario tested. The 1997 HCM method (unlike the 1994 HCM method) consistently provided higher capacities than the other three methods for single-lane approaches. The SIDRA method consistently provided the lowest capacities on multilane approaches where left turn volumes exceed 100–150 vph. The research suggests further field tests and analyses to see if modifications in left turn equivalency factors for single-approach lanes associated with the 1997 HCM method are desirable to bring the results more in line with those of the other models. The general consistency of the shared lane capacities obtained by the Canadian and Levinson methods, along with their simplicity, clarity, and ease of use make them well suited, especially for quick response applications.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».