Notice bibliographique
Résumé
The merits of separating cars and trucks have long been debated. Potential advantages include smoother traffic flows, lower accident rates, improved air quality and reduced maintenance and road infrastructure costs. Large trucks are often banned from urban roads and restricted to certain lanes on many highways but there are no dedicated truck facilities. However, truck-only lanes and truck tollways are now being actively studied. Tolls on cars and trucks are also becoming increasingly common and could be used to distribute car and truck traffic over road networks more efficiently. This paper reviews the potential benefits from separating cars and trucks onto different lanes or roads while treating road infrastructure as given. U.S. studies of mixed traffic operations, lane restrictions and differential speed limits do not provide consistent evidence whether separating cars and trucks either facilitates traffic flows or reduces accident rates. Analysis with an economic model reveals that the potential benefits depend on the relative volumes of cars and trucks, capacity indivisibilities and the impedance and safety hazard that each vehicle type imposes. Differentiated tolls can support efficient allocations of cars and trucks between lanes. Lane access restrictions are much more limited in effectiveness. Toll lanes that are dedicated to either cars or trucks are a potentially attractive hybrid policy. Intelligent Transportation Systems (ITS) technology can help to improve safety and travel time reliability, and help drivers select between tolled and untolled routes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».