Development and attribution of a linear referencing system for managing and disseminating traffic volume data on rural highway networks
Notice bibliographique
Résumé
Developing and disseminating system‐wide traffic volume data are critical objectives of traffic monitoring programs. Jurisdictions commonly use maps to disseminate traffic volume data and visualize spatial traffic patterns throughout a highway network. A linear referencing system is essential in this process, yet limited research is available on the methods of sequencing (segmenting) a highway network and attributing traffic volume data to those sequences. This paper aims to fill this knowledge gap by describing the development and application of a generic three‐phase methodology: (1) to subdivide a rural highway network into sequences assumed to have uniform or homogeneous traffic volume by applying objective criteria; (2) to attribute traffic volume data to the sequenced highway network based on a set of attribution principles; and (3) to evaluate and refine the results. Application of the methodology in Manitoba resulted in the development and attribution of a new linear referencing system comprising 2,164 sequences. This provided the foundation for mapping spatial fluctuations in traffic volume at the network level. More generally, it revealed the importance of periodically evaluating the data visualization and dissemination impacts that arise when changes are made to the sampling procedure within a traffic monitoring program and when physical modifications occur on the highway network .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».