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Enregistrement W2774845731 · doi:10.3141/2659-24

Investigation of the Effect of Super Sharrows on Cyclist and Vehicle Behavior

2017· article· en· W2774845731 sur OpenAlexaff
Ali Kassim, Karim Ismail, Suzanne Woo

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensTransport CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransport engineeringPhysical medicine and rehabilitationSimulationEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the potential effect of special paintings of shared lane markings (super sharrows) on a number of operational and safety performance parameters for cyclists and motor vehicles. These performance parameters were used to assess pretreatment and posttreatment behavior when cyclists and motor vehicles were near one another. The performance parameters were ( a) rate of lane change maneuvers performed by vehicles in the presence as well as the absence of cyclists and ( b) lateral spacing between cyclists, vehicles, and curb edge. In general, the main objectives of this treatment were ( a) providing cyclists with comfort by allowing them to ride in the middle of the travel lane and ( b) promoting safe passing by motor vehicles. The effect of the super sharrows on cyclists and motor vehicles was analyzed with statistical analysis by comparing pretreatment and posttreatment conditions. The key findings are as follow: ( a) super sharrows had an effect on motor vehicle lane change maneuvers, represented by an increase in the percentage of motor vehicles that changed from the right lane (location of super sharrows) to the left lane with the presence of a cyclist on the right lane; ( b) the number of motor vehicles that changed from right lane to left lane and back to right lane in both full and partial encroachment into the left lane decreased; ( c) the number of the motor vehicle lane change maneuvers from left to right lane decreased; and ( d) cyclists were found to be riding farther from the right curb with the presence of the super sharrows.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0030,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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