Together Apart: Increased Crowd Heterogeneity Influences Crowd Dynamics and Interpersonal Distance at Bottlenecks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite considerable research efforts, most controlled empirical studies on crowd movement usually rely on homogeneous crowds, i.e., research participants are typically young adults without disabilities. Consequently, little is known about pedestrian movement in more diverse and heterogeneous crowd conditions, e.g., when persons with reduced mobility are present. This gap may be particularly relevant at bottlenecks, along the path of a moving crowd that limit the capacity of pedestrian flow. Here, we present results from 12 studies in which participants (total N = 252) with and without visible disabilities moved together in a crowd. In each study, groups of participants walked together in a hallway with a bottleneck at the end. The point of speed adoption, distances between neighbours, and behavioural activities were analysed. We found (1) that participants with disabilities reduced their speed further away from the bottleneck than participants without disabilities; (2) participants without disabilities stayed closer to neighbors with disabilities than to neighbors without disabilities; and (3) participants interacted and communicated with each other to organise in front of the bottleneck. These results underline the importance of studying representative and heterogeneous samples in crowd dynamics. We also argue that more interdisciplinary research is needed to better understand the dynamics of interactions between neighbors in a crowd. A more nuanced understanding of pedestrian dynamics holds the promise of improving the validity of simulation tools such as movement and evacuation models.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».