MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008744230

Statistical Investigation of Truck Type Distribution on Cold Region Highways During Winter Months

2016· article· en· W3008744230 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Board 95th Annual MeetingTransportation Research Board · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckTrailerEnvironmental scienceSnowTransport engineeringDistribution (mathematics)Statistical analysisTraffic volumeMeteorologyGeographyEngineeringStatisticsMathematicsAutomotive engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research on impact of weather interaction on classified traffic volume variations on provincial highways in cold regions showed that the total truck volume is not affected with severity of snowfall and cold temperature. However, no research is conducted to analyze the variations in truck distributions, despite of its importance for truck counting and monitoring program. Described in this paper is the statistical investigation of association of truck type distribution on cold region highways during severe winter months and seasons in a year. The investigation is based on weigh-in-motion data collected from six sites located on five provincial highways in Alberta, Canada. Trucks were classified into three types such as single unit, single trailer, and multi trailer using the FHWA vehicle classification scheme. Two statistical tests namely Chi-squared test and Binomial probability test were applied to analyze the distributional change in three different truck classes during high snowfall and low temperature conditions. The analysis suggested that the truck type distribution does not change from winter to non-winter season for regional commuter road (Highway 2A), long distance roads (Highway 2 and Highway 16). Also, no change in truck distribution from month to month was noticed during sever winter months. Consistent results were not found for special roads such as Highway 44 due to difference in road user characteristics. The study findings have practical implications for rationalization of the length and frequency of traffic counts including classified traffic monitoring programs throughout the year. The knowledge about independency of truck type distribution with various seasons is likely to help in effective traffic monitoring and estimation of the highway planning and design parameters like Truck Annual Average Daily Traffic (TAADT), Truck Average Daily Traffic (TADT) and Design Hour Truck Volume etc.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,267 · 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