Influence of Vertical Alignment on Horizontal Curve Perception: Phase I: Examining the Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The importance of the driver’s receiving precise visual cues from the road environment cannot be overstated. If the visual cues are confusing or in any way cause the driver to incorrectly assess the approaching road environment, the crash risk of the driver may increase. Of particular concern are the perceptual problems induced by superimposing horizontal and vertical curves. To investigate the effect of overlapping vertical alignment on the perceived horizontal curvature, dynamic and static computer-generated three-dimensional presentations of the driver’s view of a road were created. In Phase I of the experiment, data were collected to test the hypothesis that overlapping crest curves made the horizontal curvature appear sharper and overlapping sag curves made the horizontal curvature appear less sharp. The results of both presentation methods (dynamic and static) were in agreement and showed that the hypothesis was valid. However, the hypothesis was more evident in the case of sag curves, which is a more serious issue with respect to safety. The probability of erroneous perception, as influenced by vertical curves, increases as ( a) the sight distance increases, ( b) the horizontal curve radius increases, and ( c) the length of vertical curve per 1% change in grade decreases. Driver characteristics did not appear to affect the horizontal curve perception.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».