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Enregistrement W3126834466 · doi:10.1155/2021/8855970

Research on the Prepositive Distance of Crosswalk Warning Markings for Unsignalized Road Section

2021· article· en· W3126834466 sur OpenAlexvenueno aff
Guohua Liang, Fangfang Wang, Quan Shi, Rui Li, Zhijing Ji, Chenchen Dong

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesShaanxi Provincial Science and Technology DepartmentXi'an Municipal Bureau of Science and Technology
Mots-clésSchema crosswalkInterval (graph theory)Computer scienceSection (typography)Warning systemSimulationSet (abstract data type)Transport engineeringEngineeringMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposed an optimal prepositive distance of crosswalk warning markings for unsignalized road section under three different design speeds based on the mathematical modelling and driving simulation. To set up the most efficient mathematical modelling for calculating the layout interval of prepositive distance, the vehicles slowing down behaviour characteristics in front of crosswalk were explored. According to the layout interval, the simulation experiment was carried out in the UC-win/Road version 13.0 driving simulator. The rate of speed reduction and the times of maximum deceleration obtained from simulation experiments were selected as evaluation indicators to compare and analyse the deceleration effect related with the prepositive distances of the crosswalk warning markings under three design speeds. The results show that when the design speeds are 30 km/h, 40 km/h, and 50 km/h, the optimal prepositive distances of the crosswalk warning markings are 30 m, 40 m, and 60 m, respectively.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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