Impact of Pedestrians Crossing Road Width on Vehicles Traffic Flow at IJP Road
Notice bibliographique
Résumé
In the developing countries, mostly pedestrians are involved in traffic accidents. These accidents occur due to the non-abidance of rules by both pedestrians and drivers. To quantify pedestrians crossing a road width impact on vehicular flow, a case study has been conducted at Inter Junction Principal road in Rawalpindi, Pakistan. Pedestrian crossing road width impact (of single, two, three and four pedestrians) has been calculated on vehicular flow, speed and density. For this purpose, roadside traffic video was recorded three times a day from a pedestrian bridge for eight consecutive days. For traffic flow analysis, Camlytics (commercial traffic analysis software) has been employed. Pedestrian’s road width crossing time, speed and impact on different types of vehicles have been analyzed according to pedestrian’s age and gender. Furthermore, road crossing impacts on vehicular flow, speed and density are analyzed by pedestrian’s age and gender. Relationships are developed between speed and flow, speed and density, and flow and density by the disturbances caused by pedestrian road crossing. It was observed that old female pedestrians cause the most vehicular flow disturbances. Furthermore, the speed distribution does not follow the Greenshield speed distribution characterization. The traffic speed does not reduce to zero even when there is maximum traffic density present on the road.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».