Modified Geometric Design Consistency Criteria for Two-Lane Rural Highways Based On Crash Severity
Notice bibliographique
Résumé
The present study focuses on analyzing geometric design consistency (GDC) and modifying GDC criteria and correlating them to the field-reported crash severity, specifically for heterogeneous traffic conditions on two-lane rural highways. Two National Highway (NH) sites—NH-953 (S-1, hilly terrain) and NH-56 (S-2, rolling terrain) with varying roadway conditions—were selected to achieve the study objectives. The vehicle speed data for cars and heavy commercial vehicles (HCVs) were collected using the performance box (P-Box) for the 57 curves. For the selected study curves, firstly, the GDC was analyzed using the available design consistency criteria as the difference between operating and design speed. The results indicate that the proportion of good, fair, and poor GDC for the S-1 study section are 45%, 35%, and 20% and for the S-2 study section, they are 80%, 20%, and 0%, respectively. In addition, in the S-1 study section, the vehicles (64% of cars and 40% of HCVs) and the S-2 study section (65% of cars and 0% of HCVs) moved higher than the design speed. Afterward, some modifications are made to the available design consistency criteria to establish an accurate relationship between GDC results and crash severity. The modified results revealed that fatal, grievous, and minor-injury crashes correlate well with poor, fair, and good design consistency criteria. The study results would be helpful for highway authorities to evaluate a highway’s alignment consistency for its operational and safety aspects, thereby aiding some surrogate safety measures to reduce the crash probability.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».