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Enregistrement W2139410611 · doi:10.3141/1776-06

Defining Freeway Capacity as Function of Breakdown Probability

2001· article· en· W2139410611 sur OpenAlexfundaboutno aff
Matt R. Lorenz, Lily Elefteriadou

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère des TransportsMcMaster University
Mots-clésBottleneckProbabilistic logicHighway Capacity ManualTransport engineeringTraffic volumeStatistical modelTraffic flow (computer networking)Probabilistic analysis of algorithmsComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringLevel of serviceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for an enhanced freeway capacity definition that incorporates the probabilistic nature of the freeway breakdown process is addressed. This is investigated through an extensive analysis of speed and volume data collected at two freeway bottleneck sites in Toronto, Ontario, Canada. At each site, the freeway breakdown process was examined in detail for more than 40 congestion events occurring during the course of nearly 20 days. Preliminary models were developed for each site. These models are used to describe the probability of breakdown versus the observed flow rate and to examine the implications that this probabilistic approach to breakdown has on the current definition of freeway capacity. A revised, probabilistic freeway capacity definition is proposed for use in future editions of the Highway Capacity Manual.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations169
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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