MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2913520632 · doi:10.1139/cjce-2018-0381

Protected–permissive left turn phasing with flashing yellow arrow signal: study of red intervals for an effective phase transition

2019· article· en· W2913520632 sur OpenAlexvenueno aff
Muqtasid Mahbub, Min-Wook Kang, Joyoung Lee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlabama Department of TransportationFederal Highway AdministrationUniversity of South Alabama
Mots-clésPhaserFlashingPermissiveIntersection (aeronautics)Interval (graph theory)Turn (biochemistry)ArrowSIGNAL (programming language)SimulationMathematicsControl theory (sociology)Computer scienceEngineeringTransport engineeringPhysicsElectrical engineeringBiologyCombinatoricsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protected–permissive left turn (PPLT) phasing has been popular and widely used in many urban intersections in North America because of its operational benefits. A significant number of intersections have recently been upgraded with four-section signal heads with flashing yellow arrow (FYA) indication for an effective protected–permissive left turn operation. The present study seeks to find appropriate length of two red intervals whose roles are important, but different during the transition period of FYA-PPLT phasing. One is a red interval for delayed-start of permissive left turn movements; the other is additional red interval for delayed-start of opposing through movements. Micro-traffic simulation and conflict analysis are explored to assess the effects of the red intervals on intersection efficiency and safety. A useful reference, which describes the balanced length of the two red intervals under varying traffic levels, is developed as a result.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetTraffic control and managementTravaux en français237 207