Operating Speed Models for Tangent Segments on Urban Roads
Notice bibliographique
Résumé
Information about operating speeds is essential to design better roads, model traffic emissions, and ensure design consistency while efficient and safe operations on roads are maintained. Therefore, understanding how different factors affect operating speeds and developing operating speed prediction models are critical research issues. Many studies have developed such models on rural roads and highways, but only a few studies have considered development of such models on urban roads and fewer still on tangential segments. This present study attempted to address these limitations by developing operating speed models with data from 249 tangential road segments in the city of Edmonton, Alberta, Canada. A generalized linear model was developed with panel data, and the primary aim was to explore the relationships between operating speeds on urban roads and features of the road environment. To study the impact of road elements on different road types, three models were created: one that combined arterial and collector locations, one for arterials only, and one for collector roads only. The results revealed that roads with sidewalks that were farther away from the road and with low object density or tree density were all associated with higher operating speeds. Locations with monolithic walks on both sides of the road had lower operating speeds. Furthermore, operating speeds decreased as access increased, while longer roads had higher operating speeds. One major takeaway was that the elements differed between road classes. The two variables, which stood out in that respect, were medians and bus stops.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».