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Enregistrement W2084109276 · doi:10.3141/2099-14

Safety Evaluation of Truck Lane Restriction Strategies Using Microsimulation Modeling

2009· article· en· W2084109276 sur OpenAlexafffundabout
Samah El-Tantawy, Shadi Djavadian, Matthew J. Roorda, Baher Abdulhai

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInfrastructure CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésTruckTransport engineeringMicrosimulationEngineeringAutomotive engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for goods and services in North America has increased dramatically over the past few decades. This demand increase resulted in an associated increase in truck traffic on North American highways, escalating congestion, operation, and safety concerns. This in turn has led to increasing interest in strategies to reduce interaction between trucks and cars, including truck restrictions and dedicated truck lanes. The purpose of this paper is to implement algorithms for evaluating safety measures for different scenarios of truck lane restrictions and dedicated truck lanes using microscopic traffic simulation. The measures of performance calculated in this study are lane changing, merging, and rear-end conflicts. These measures are analyzed for truck-restricted lanes and dedicated truck lanes on the Gardiner Expressway in downtown Toronto, Canada. Simulation scenarios are developed by varying lane strategies and truck percentage. Simulation results showed that implementation of a single truck-restricted lane makes little difference to most conflict measures. Restricting trucks from the leftmost two lanes results in more substantial reductions in lane changing conflicts, but causes some increased freeway merging conflicts involving trucks. Dedicating the leftmost lane only to trucks also reduces lane changing conflicts but increases lane merging conflicts. Because lane changing conflicts are far more frequent than merging conflicts, there appears to be a net safety benefit by either restricting trucks from the left two lanes or dedicating the left lane to trucks. Relationships between lane strategy and rear-end conflicts are weak. Truck lane strategies are most effective when truck percentage exceeds 15%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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