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Enregistrement W2116076552 · doi:10.3141/2073-11

Accessible Pedestrian Signals at Complex Intersections

2008· article· en· W2116076552 sur OpenAlexaff
Alan C. Scott, Janet M. Barlow, Billie Louise Bentzen, Tamara L. Y. Bond, Douglas Gubbé

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensNova Chemicals (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Department of Transportation
Mots-clésPedestrianIndependence (probability theory)Session (web analytics)Pedestrian crossingSignal timingComputer scienceTransport engineeringLevel crossingSimulationEngineeringReal-time computingTraffic signalStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pedestrians with vision impairments often have to cross streets at unfamiliar signalized intersections. The results are reported of research on crossings by blind pedestrians at complex intersections before and after the installation of accessible pedestrian signals (APS) and again following the installation of innovative device features. Objective data on measures of street crossing performance by 56 participants were obtained at four intersections, two each in Charlotte, North Carolina, and Portland, Oregon. The analysis includes broad measures of crossing timing, wayfinding, and independence. After APS installation, delay in starting to cross was reduced by approximately 2 s, and there was significant improvement in independently determining a safe time to cross, beginning to cross during the “Walk” signal, and completing crossings before the onset of perpendicular traffic. Some measures of wayfinding and related measures of independence also improved in Portland. Additional device features introduced after the first postinstallation testing session led to additional improvements in wayfinding during a second postinstallation test in Charlotte.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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