Examination of the Temporal Stability of Daily and Monthly Adjustment Factors of Bicycle Traffic
Notice bibliographique
Résumé
Monthly adjustment factors (MFs) and daily adjustment factors (DFs) are typically calculated using complete annual data from permanent count stations. These factors are applied at other locations where short-term counts are collected using temporary counters. In this research, the long-term temporal stability of MFs and DFs for bicycle traffic was investigated. Annual daily count data collected from permanent count stations in Vancouver, Canada between 2010 and 2019 were used in the study. A longitudinal analysis of MFs and DFs in the 10 years was undertaken. The coefficient of variation (CoV) of the MFs of the 10 years was found to be less than 12% for the months between April and September, indicating the potential temporal transferability of these factors from one year to a future year. The other 4 months of the year showed a higher CoV with December being the highest (i.e., 25%). As for the DFs, it was found that, depending on the day of week, weather, and month, substantial variation could exist in the calculated factors. Nevertheless, factors developed for dry weekdays in the summer months were shown to exhibit the lowest variability over the 10 years and as such these factors were deemed transferable from one year to another. The results presented in this paper could be beneficial for transportation planners and traffic engineers managing traffic monitoring programs of cycling traffic for which the potential for transferring historical adjustment factors to future years was demonstrated.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».