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Enregistrement W2246078491

The impact of intersection type on traffic noise levels in residential areas

2014· article· en· W2246078491 sur OpenAlexaff
Tamara Džambas, Saša Ahac, Vesna Dragčević

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Road and Rail Infrastructure CETRA · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensTransport Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Noise (video)Traffic noiseTraffic flow (computer networking)RoundaboutAccelerationTransport engineeringComputer scienceSimulationEngineeringNoise reductionArtificial intelligencePhysicsComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today road traffic noise represents one of the most serious environmental problems in urban areas. It is well known that the specific deceleration and acceleration dynamics of traffic at road intersections can cause different noise levels than free-flow traffic on open road segments. Also, each intersection type has variously distributed sections with different traffic flow conditions: constant speed, stop and go, deceleration and acceleration. The aim of research described in this paper is to establish whether the design of road intersection has influence on traffic noise emissions and to establish which intersection type is most suitable for application in urban areas, where residential buildings are often placed directly next to the noise source - in this case, the intersection. Models used for noise modeling in this research consist of two identical intersecting roads connected as follows, by mini roundabout and by intersection with or without traffic lights. Traffic noise calculations were conducted by means of specialized noise prediction software LimA using modified static noise calculation method RLS 90. Accuracy of roundabout noise model described in this paper had been verified in previous studies by comparison of measured noise levels and calculated noise levels on a number of urban roundabouts.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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