Pedestrian movement modelling for a commercial street considering COVID-19 social distancing strategies
Notice bibliographique
Résumé
This research attempts to understand the impacts of social distancing on dense urban pedestrian environments through pedestrian movement simulations. It develops a pedestrian microsimulation modelling framework that evaluates three scenarios for a commercial street in the Halifax Regional Municipality (HRM). The Business-as-Usual scenario mimics pre-COVID conditions with no social distancing protocols. Pandemic Scenario# 1 represents social distancing without any changes in the pedestrian infrastructure. The HRM has adopted a mobility response plan for COVID-19, this generates Pandemic Scenario# 2 depicting the widened sidewalks within the pedestrian microsimulation model. The results reveal that the social distancing strategy in the pandemic scenarios significantly improved pedestrian flow in terms of the reduction in contact violations. These violations are described as instances in which a pedestrian violates the 2 m social distancing rule. The simulation of the first pandemic scenario (no sidewalk enhancement) showed a significant reduction of 43% in the number of contact violations during the one-hour pedestrian simulation of the street. The second pandemic scenario showed a 68% decrease in violations. The conclusions derived from this research support the actions of the municipality as the simulation results indicate that an increase in sidewalk width can influence contact rates and time travelled. When comparing the two pandemic scenarios, the scenario that incorporated wider sidewalks showed a decrease in total travel time and contact rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».