Get me to the track on time! - Traffic management for the 2015 PanAm/ParaPanAm Games in the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
The 2015 PanAm/ParaPanAm Games are scheduled for July and August 2015 in the Greater Toronto Area. Due to the overall level of congestion on area highways and the fact that the Games venues are distributed across a wide area, with the Athlete’s Village being located on the Toronto Waterfront, travel time reliability for athletes and officials is a key issue. The Ministry of Transportation of Ontario was assigned the responsibility of planning and implementing a traffic management strategy to ensure that athletes and officials could be at their venues “on time†while minimizing the impact on the travelling public. To facilitate the development and evaluation of traffic management strategies, a large multi-level traffic simulation model was developed using AIMSUN. While the “macro†and “meso†levels of the model were used at various stages in the process, the principal tool for operational analysis was the “hybrid†level, featuring “micro†operation on key expressway corridors and “meso†operation on the remaining expressways and arterial roads. The model includes 345 kilometres of expressways, 135 interchanges, approximately 2,000 km of surface streets, and 920 signalized intersections. In addition to the evaluation of Transportation Systems Management (TSM) strategies, the simulation model was used to evaluate the potential role of Travel Demand Management (TDM) in mitigating the traffic impacts of the Games.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».