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Enregistrement W2165350932 · doi:10.3141/2389-04

Prediction of Capacity for Roundabouts Based on Percentages of Trucks in Entry and Circulating Flows

2013· article· en· W2165350932 sur OpenAlexaffabout
Chris Lee, Moayed Naeem Khan

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckHeadwayRoundaboutTransport engineeringTraffic flow (computer networking)Highway Capacity ManualEngineeringAutomotive engineeringComputer scienceLevel of service

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to estimate capacity at roundabouts by developing a method to adjust gap acceptance parameters for trucks. Because drivers' gap acceptance behavior is affected not only by trucks in the entry flow but also by trucks in the circulating flow, critical headways were separately estimated for various combinations of vehicle types in the circulating flow at 11 roundabouts in Ontario, Canada; Vermont; and Wisconsin. Because the percentage of trucks was different for different entry legs, the critical headways and follow-up times were estimated at each leg separately. Variations in gap acceptance behavior were also observed at one of the 11 roundabouts for 13 consecutive days to evaluate the statistical significance of differences in behavior between two entry legs. The results showed that a new adjusted critical headway improved the accuracy of capacity estimation and that the critical headways were significantly different between the two legs with different percentages of trucks in the entry flow. The study provided insight into how to capture the effect of trucks on roundabout capacity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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