A review on state-of-the-art practices and research of using GIS in transportation corridor planning
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.
Notice bibliographique
Résumé
Transportation corridor planning is a process that is in nature collaborative with local governments and includes extensive public participation opportunities. A corridor may be divided into logical, manageable smaller areas for the purpose of corridor planning. The planning process looks at the existing transportation system within the corridor and how the system could be changed or expanded to meet long-term needs, and includes discussion of existing and projected travel patterns and social, environmental, and economic issues within the corridor. It includes discussion of infrastructure improvements in combination with wise land-use and systems-management actions. GIS is assessed as [an] advanced tool because of the spatial nature of transportation planning and the determination of a range of potential outcomes. The research is intended to investigate the state-of-the-art technology with a goal of greatly improving [the] corridor planning process together with understanding of GIS capabilities, data awareness and accuracy, decision-making and communications. GIS is utilized as a tool in such a way to enhance the ability to accurately predict and easily understand these capabilities. Its main motivation is to better represent GIS in the corridor planning process. It is intended to provide transportation organizations, planning practitioners, and transportation decision-makers with GIS tools and guidance for planning, organizing, and managing to effectively support transportation investment decisions tailored to the specific conditions and performance needs for major transportation improvements. This research proposes to address the capabilities of GIS in corridor planning and enhance the ability to accurately predict and easily understand these capabilities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle