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Enregistrement W3037933976 · doi:10.1061/jtepbs.0000424

Probabilistic Methodology to Quantify User Delay Costs for Urban Arterial Work Zones

2020· article· en· W3037933976 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

RevueJournal of Transportation Engineering Part A Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElevator Systems and Control
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicComputer scienceWork (physics)Environmental scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The total cost of road construction comprises direct costs paid by agencies and indirect costs paid by road users. In densely populated urban areas, work zone instigated user costs could outweigh direct costs and therefore need to be considered in project alternative selection. This paper develops and applies a probabilistic methodology for quantifying user delay cost (UDC) for urban arterial work zones. The methodology incorporates traffic microsimulation and Monte Carlo simulation to establish a distribution of UDCs, which supports risk-based optimization of work zone configuration, justification of accelerated construction methods, and establishment of contractual incentives and disincentives. The paper demonstrates the development of the methodology through a bridge rehabilitation case study in Calgary, Alberta, Canada. The results revealed that every hour of work zone operation during the morning peak resulted in 169.2 h of network-wide vehicle delay and a mean UDC of CAD 2,816 (in 2016 Canadian dollars). To further demonstrate the applicability of the methodology, a second case study examined three work zone configurations and concluded that the traditional work zone configuration instigated the lowest UDC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,207 · 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