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Enregistrement W4381571936 · doi:10.1080/03081060.2023.2214144

Lane-based analysis of the saturation flow rate considering traffic composition

2023· article· en· W4381571936 sur OpenAlexaff
Anas Mohammad, Hazem M. Al Nawaiseh, Wael Alhajyaseen, Charitha Dias, Babak Mehran

Notice bibliographique

RevueTransportation Planning and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesQatar National Library
Mots-clésIntersection (aeronautics)Transport engineeringOutcome (game theory)Saturation (graph theory)Metric (unit)Traffic flow (computer networking)Computer scienceEconometricsSimulationEngineeringMathematicsEconomicsComputer securityOperations managementMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saturation flow rate (SFR) is an essential metric for estimating the capacities of signalized intersections. Many factors, including traffic composition, configuration and geometry of the intersection, and driver behavior, which is typically characterized by social and cultural norms, influence SFR. Most of the previous studies estimated the SFR and adjustment factor to be applied independently without considering the interaction impact between influencing factors. This study aims to empirically examine the influence of the number of lanes, the heavy vehicle proportions, and their interaction effect on the SFR of through movements. A new model was developed to magnify the HV Impact on SFR value considering the number of lanes at the upstream approach. The outcome of this study helps to improve the multiplicative model’s structure for SFRs adjustment factors. Adopting the outcome of this study by the responsible transport authority would optimize the road infrastructure provision.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0040,002
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)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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