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Enregistrement W3214264635 · doi:10.1155/2021/8453439

Influences of Exit Advance Guide Signs on the Trajectory and Speed of Passenger Cars in Highway Tunnels

2021· article· en· W3214264635 sur OpenAlexvenueno aff
Ting Shang, Peng Wu, Guan Lian, Qijin Sheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChongqing Jiaotong UniversityGraduate Research and Innovation Projects of Jiangsu ProvinceChongqing Municipal Education Commission
Mots-clésAccelerationTrajectoryTraffic flow (computer networking)Level of serviceCurrent (fluid)Service (business)Transport engineeringAutomotive engineeringSimulationEngineeringComputer sciencePhysicsComputer securityElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The driving behavior in highway tunnels is more complicated than that in regular roadbed sections because the former is usually affected by black and white hole effects, tunnel clearance, and bad illumination. Unfortunately, the current Chinese criteria and the Uniform Traffic Control Equipment Manual (MUTCD) 2009 guidelines provide no clear method for setting exit advance guide signs in highway tunnels. Hence, a driving simulator-based experiment was conducted in the current study to analyze the effects of exit advance guide signs on the trajectory, speed, and acceleration of passenger cars in a highway tunnel under three different service levels. It was found that when the service level is first service level, second service level, and third service level, the setting of the exit advance guide signs made the initial transverse location of the vehicle from the tunnel exit advance by 13.39%, 21.20%, and 5.73%, the lane change distance is shortened by 6.34%, 20.18%, and 15.34%, the average speed is decreased by 1.44%, 2.40%, and 0.08%, and the acceleration is decreased to −0.10 m·s−2, −0.11 m·s−2, and −0.06 m·s−2. Thus, the exit guide signs in the tunnel played a certain optimization role in improving the traffic flow state of the section and reducing the traffic accident rate.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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