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Enregistrement W2339945052 · doi:10.15760/trec.23

Wireless Data Collection System for Real-Time Arterial Travel Time Estimates: Final Report

2011· report· en· W2339945052 sur OpenAlexfundno aff
David Kim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBluetooth and Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOregon Department of TransportationMcGill UniversityU.S. Department of Transportation
Mots-clésData collectionTravel timeBluetoothSoftware deploymentReal-time computingAntenna (radio)Real-time dataComputer scienceWirelessTransport engineeringTelecommunicationsEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project pursued several objectives conducive to the implementation and testing of a Bluetooth (BT) based system to collect travel time data, including the deployment of a BT-based travel time data collection system to perform comprehensive testing on all the components. Two different BT-based travel time data collection systems were installed. The first system, composed of two DCUs, was installed on a corridor located in Salem, OR. Extensive testing was done on this system, including the collection of travel time samples. A second system composed of five DCUs was installed along 99W in the city of Tigard, OR. Very limited data collection was done on 99W due to the lack of network connectivity. Six different antenna types were characterized using the two DCU BT-based travel time data collection system. The result of the antenna characterization tests showed that vertically polarized antennas with gains between 9 and 12 dBi are good candidates to support a BT-based travel time data collection system. Antennas with circular polarization do not seem to improve the performance, despite the lack of control regarding the orientation of BT enabled devices in most applications. Travel time samples were also collected with this system. The results indicate that a trade-off exist between the number of samples obtained and the accuracy of these travel time samples. This trade-off is most likely the result of differences in road coverage areas provided by the different antenna types.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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