A new design and evaluation approach for managed lanes from a sustainability perspective
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a comprehensive framework that optimizes traffic management measures to reduce emissions and fuel consumption and evaluates their operating and secondary environmental impacts. A new managed lane strategy is presented that minimizes the total passenger travel time on the freeway. This managed lane focuses on simultaneously optimizing toll schemes on the high occupancy toll (HOT) lane and the operation of the general purpose (GP) lanes. With reduced congestion and thus reduced number of acceleration and deceleration events associated with stop-and-go traffic, fuel efficiency increases and emissions are reduced. PARAMICS microscopic traffic simulator, which considers the behavior of individual vehicles (e.g., acceleration, deceleration, and lane changing behavior) is used to collect traffic performance and emission data for estimating mobility and emissions measures (i.e., operating phase). While previous studies only focused on operating phase impact, this study uses a Leontief input-output (I-O) model to establish the financial flow between industries to capture the large-scale environmental impacts of HOT lane deployment (i.e., secondary impact). The core of the new evaluation approach lies in its capability to provide a more thorough assessment of the environmental impacts of traffic management schemes by quantifying the impacts associated with the interplay between the activities of various sectors and the transportation industry. The I-O model is utilized to assess the indirect impacts of induced demand generated from network improvements and evaluate the environmental impacts of HOT lane deployment in regional economies. The developed approach is applied to The City of Calgary. The results of the study show that the traditional approaches that only evaluate the operating phase impacts of transportation strategies considerably overestimate the reduction of greenhouse gas (GHG) emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».