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Enregistrement W4206285183 · doi:10.32920/ryerson.14652570.v1

Three-dimensional GIS-based approach for highway design consistency evaluation

2021· preprint· en· W4206285183 sur OpenAlexaboutno aff
Yingfeng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Modeling in Geospatial Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Computer scienceVisualizationGeographic information systemFunction (biology)Transport engineeringData miningEngineeringGeographyArtificial intelligenceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mission of transportation is to transport people and goods safely and efficiently. Therefore, traffic safety has been one of the most important topics since the birth of the subject of transportation. Improving highway design consistency is considered as an important strategy for improving traffic safety. Geographic information systems (GIS) has been popular for decades due to its great ability to deal with spatial or spatially-related data. Contributions from GIS to transportation have become well known in some aspects. However, GIS, especially its 3D visualization function, has not, in previous studies, been integrated into the core of the highway design consistency evaluation procedure. In contrast, the major objective of this thesis research is to integrate the latest advanced GIS techniques including its 3D visualization function and the state-of-the-art knowledge from previous studies into the highway design consistency evaluation procedure. By adding new functions specifically developed for highway design consistency evaluation, a 3D GIS-based highway design consistency evaluation methodology is developed. This newly developed methodology and associated software tools, as a combination of GIS, including its 3D visualization function, and highway consistency modules, will make significant contributions in the following aspects: highly automated consistency evaluation procedure, 3D-alignment-based consistency level analysis, impressive evaluation result presentation, and spatially based consistency improvement suggestion. Verification of this methodology on a typical 3D-highway segment in Ontario shows very promising results. This study, to a great extent, is convincing that, in the near future, designers could be able to design highways in a regular GIS environment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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