Crossing conflict models for urban un-signalized T-intersections in India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traffic conflict is frequently utilized as a stand-in for crashes for analyzing traffic safety from a broader perspective for varying roadways and traffic conditions. In Indian heterogeneous traffic conditions, vehicles with various static and dynamic properties interact simultaneously in longitudinal and lateral directions, forming traffic conflicts. To this end, the present study develops crossing conflict-based safety performance functions (C-SPFs) for eight urban un-signalized T-intersections. The video-graphic survey approach was used to gather the necessary traffic data with different intersection and traffic flow characteristics. After that, from the recorded video, traffic conflicts were identified using the Post encroachment time (PET) for the selected eight study intersections. Based on the PET values, crossing conflicts were initially divided into critical conflicts (CC) and non-critical conflicts (NCC). Then, using the Poisson-Tweedie regression technique, crossing conflicts were modeled as a function of traffic flow and intersection-related parameters. The findings showed that the most important factors defining the number of CC and NCC are intersection geometry (with or without Central Island), time of day, traffic volume, and composition (offending and conflicting approach). Based on the study’s findings, city planners and traffic engineers estimate the number of CC and NCC; as a result, they may project the necessary laws, rules, and regulations to enhance traffic safety operations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle