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Enregistrement W4366300809 · doi:10.1061/jtepbs.teeng-7517

Effect of Grade on Operating Speed and Capacity of Two-Lane Rural Roads

2023· article· en· W4366300809 sur OpenAlexaff
Manish Jain, Ninad Gore, Shriniwas Arkatkar, Said M. Easa

Notice bibliographique

RevueJournal of Transportation Engineering Part A Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraffic volumeOperating speedTraffic flow (computer networking)Environmental scienceTransport engineeringTraffic speedFlow (mathematics)Computer scienceMathematicsEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-lane rural roads constitute a significant part of the roadway system in India. Geometric characteristics such as facility type, lane width, shoulder width, and horizontal and vertical alignments, are essential parameters that influence vehicle behavior and traffic flow characteristics on two-lane rural roads. Among all geometric characteristics, the magnitude of the grade most substantially impacts the operational characteristics of traffic flow on two-lane rural roads. The present study investigates the effect of grade on the operating speed and capacity of two-lane rural roads under mixed traffic conditions. Traffic video data for eight road sections with grades varying from 1% to 8% were collected under dry weather conditions. The investigation revealed a significant effect of grade on the operating speeds of different vehicle types. The operating speed decreased with an increase in the grade magnitude. The road capacity was derived by calibrating various single regime models. The Northwestern model was deemed appropriate to derive the capacity values, based on theoretical and statistical investigation. The results showed that the capacity decreases by 6.4% with every 1% increase in grade. Further, the effect of grade on passenger car units (PCU) of different vehicle types was investigated. For varying volume-to-capacity (V/C) ratios, it was observed that the PCU of heavy vehicles increases as the magnitude of the grade increases. The present study develops operating speed and capacity prediction models as an essential practical outcome. The developed models can facilitate planners and traffic engineers to estimate operating speed and capacity based on the magnitude of the grade.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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