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Enregistrement W2144733609 · doi:10.3141/2460-11

Validation of Probabilistic Model for Design of Freeway Entrance Speed Change Lanes

2014· article· en· W2144733609 sur OpenAlexafffund
Tazeen Fatema, Karim Ismail, Yasser Hassan

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinistère des Transports
Mots-clésMerge (version control)Probabilistic logicCollisionStatistical modelRegression analysisMeasure (data warehouse)Computer scienceTraffic simulationSimulationStatisticsTransport engineeringEngineeringMathematicsMicrosimulationArtificial intelligenceData miningComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traffic operation on entrance speed change lanes (SCLs) is more complicated than on exit SCLs as vehicles interact constantly while merging from the SCL to the freeway. An adequate SCL length gives road users sufficient time to accelerate and to search for a gap so that they can comfortably merge onto the freeway. This study focused on analyzing entrance SCLs from a safety point of view in a probabilistic framework. Sixteen entrance-limited-type SCLs along Highway 417 were considered to investigate the link between the probabilistic measure, probability of noncompliance ( P nc ), and collision frequency. Regression analysis was conducted to quantify the effect of the geometry of the SCL, driver merging behavior along the SCL, road users’ exposure, and P nc on collision occurrence. The model containing P nc outperformed other models, and the inclusion of P nc in the regression models resulted in significant improvement in the model fit. The study provided positive evidence on the validity of P nc as a surrogate measure of safety.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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