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Enregistrement W2203262362 · doi:10.3141/2483-01

Risk-Taking Behavior of Left-Turners in Gap Acceptance and Its Effects on Capacity Estimation at Signalized Intersections

2015· article· en· W2203262362 sur OpenAlexaff
Keshuang Tang, Deshi Di, Keping Li

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPermissivePerceptionRisk perceptionTraffic flow (computer networking)PsychologyStatisticsSimulationComputer scienceMedicineMathematicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The capacity of signalized intersections with a permissive left-turn phase is influenced significantly by the gap acceptance of left-turners. Left-turners' perception of risk when they are deciding whether to accept a gap is of great importance for understanding such driver behavior and for developing countermeasures to improve intersections. This study's objective was thus to model the tradeoff relationship between the perceived risk and the time-saving benefit in gap acceptance for left-turners in China. In the proposed model, the perceived risk was measured by the postencroachment time of the left-turning vehicle and of the gap-ending through vehicle at the conflict; the time-saving benefit was indicated by the potential time to wait for the next acceptable gap. A gap acceptance model that incorporated both variables was then developed and validated by using data collected at two intersections in Shanghai. The acceptable risk level of left-turners could then be defined as the ratio of the estimated model coefficients of those two variables. Results indicated that the wait time significantly affected the gap acceptance and the critical gap decreased as the acceptable risk level rose. In addition, the acceptable risk level was found to be approximately 60 at the observed intersections. With the results, impacts of the acceptable risk level on the capacity of permissive left-turn traffic were investigated through a numerical study. The findings revealed that the capacity of permissive left-turn traffic could be stochastic in nature rather than constant because of random traffic flow characteristics as well as different risk perceptions of drivers.

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)0,005
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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