Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was to calculate the required sight distance corresponding to the various probabilities of failure by considering two methods of reliability analysis. This paper presents a probabilistic approach based on such random variables as major road vehicle speed, walking speed, pedestrian observation-reaction time, the length of the crossing unit, pedestrian setback from the nearest curb of the major road. A safety margin is defined as the difference between available and required sight distances. By using the first-order second moment (FOSM) method, relationships for the mean and standard deviation of the safety margin were developed. The advance first-order second-moment (AFOSM) was also used to find the supplied sight distance corresponding to reliability index. Comparison of two methods was done. Obtained results from the two methods were almost similar to a low coefficient of variation. Different design graphs were developed to calculate the required sight distance at a different coefficient of variation corresponding to the probability of failure and different vehicle design. Sensitivity analysis was performed to obtain the most sensitive variable to the pedestrian crossing sight distance. It was found that vehicle speed is more sensitive to required sight distance and perception-reaction time has least effect on supplied (required) sight distance. Application of these methods is presented with two examples. This probabilistic method is valuable in designing pedestrian crossing sight distance for any preferred reliability level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».