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Enregistrement W3194322321 · doi:10.1061/jtepbs.0000596

Effect of Redesigning Public Shared Space Amid the COVID-19 Pandemic on Physical Distancing and Traffic Safety

2021· article· en· W3194322321 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 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Surveillance and Tracking Methods
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistancingPandemicSocial distanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer securityPublic spaceSpace (punctuation)Computer scienceTransport engineeringPhysical spaceBusinessInternet privacyEngineeringGeographyArchitectural engineeringMedicineCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of redesigning public spaces to encourage physical distancing amid the COVID-19 pandemic is being tested around the world. In Canada, municipalities are reallocating underutilized road lanes for active modes of transportation, such as walking and cycling. We evaluated the usage and benefit of these shared spaces to ensure redesign efforts are optimally allocated. We analyzed two sets of closed-circuit television (CCTV) footage before and after the change, covering April 7–13, 2020, at two locations using automated computer vision techniques. We detected and recorded physical distancing violations, traffic safety risks such as midblock crossing, speeds, and traffic conflicts, and generated trajectory maps of all road users. It was found that the redesign was utilized effectively by road users and improved physical distancing compliance without compromising traffic safety. The proposed framework also provides an innovative tool to automatically gather, extract, share, and analyze real-world data to improve response to the COVID-19 pandemic as well as future outbreaks of contagious diseases.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · 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