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Enregistrement W2997278030 · doi:10.5430/rwe.v10n4p1

Implementation of Telematics Solutions in Urban Agglomerations in the Aspect of Road Incidents

2019· article· en· W2997278030 sur OpenAlexvenueno aff
Ibrahiem M. M. El Emary, Anna Brzozowska, Dagmara Bubel

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
Thématiquetransportation and logistics systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelematicsTransport engineeringComputer scienceIncident managementService (business)Advanced Traffic Management SystemUrban agglomerationTraffic managementIntelligent transportation systemBusinessTelecommunicationsEngineeringComputer securityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban mobility is a public service provided by a road traffic management entity. The customer receives access to the road infrastructure and a service of travelling in a city by a transport means of their choice. In the case of road traffic incident management, this issue is becoming increasingly important, as every traffic management entity should deliver a product that meets road users' requirements and expectations. A characteristic element of road traffic management is incidents generated by road infrastructure users that occur at each stage of traffic management. The paper presents the results of research carried out in the aspect of use of appropriate algorithms of traffic incident management on selected national roads, supported by research and scientific discourse on aspects related to telematics systems, with particular emphasis on Intelligent Transport Systems, in order to verify the effectiveness of the implementation of telematics solutions. The issues mentioned above are extremely important in view of the need to acknowledge the expected critical infrastructure. Principles and recommendations used in the selection and implementation of ITS applications become an important element in this respect. The research was used to verify the effectiveness of event management algorithms in road traffic, with different traffic volume and meteorological conditions. Empirical findings used in research allow for the analysis of changes in traffic parameters, such as vehicle speed, traffic volume and detector occupancy, on selected national roads, at specific intervals. This has made it possible to determine the prospects for the development of traffic incident management algorithms, which constitute a set of artificial intelligence methods.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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