MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327724678

Development of an Updated "Traffic Signal Operations Policies and Strategies" Document for the City of Toronto

2016· article· en· W2327724678 sur OpenAlexaboutno aff
Rajnath Bissessar, Landy Ling Cheung

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 95th Annual MeetingTransportation Research Board · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaTraffic congestionProcess (computing)Plan (archaeology)Control (management)Transport engineeringBusinessComputer scienceEngineeringGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congestion of road networks is a persistent problem in almost all large and growing metropolitan areas. In the City of Toronto, a combination of transportation policies and strategies are applied to address congestion issues. One way of mitigating the impacts of congestion is through consistent, safe, and efficient control of traffic signals. Historically, the City’s traffic signal operations were guided by Standard Operating Practices (SOPs) that were inconsistent, incomplete, or out-of-date. A consolidated document to provide guidance to City staff and consultants was not available. To address this gap, a three-member Working Group was established to develop the City's Traffic Signal Operations Policies and Strategies document. The policies and strategies in this document complement and support the broader vision, goals and objectives of the Toronto Official Plan and Transportation Services Division Strategic Agenda, providing guidelines for the City's signal operations while promoting the consistent, safe, and efficient control of traffic signals for all road users. This paper discusses the policy developmental framework and the policy-making process used to develop the policies and strategies of traffic signal operations in Toronto. It also addresses the challenges and sensitive issues that arose during the process.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation Research Board 95th Annual MeetingTransportation Research BoardMême sujetTransportation Planning and OptimizationTravaux en français237 207