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Enregistrement W4386533421 · doi:10.1155/2023/6685010

Safety Evaluation for Highway Geometric Design Based on Spatial Path Properties

2023· article· en· W4386533421 sur OpenAlexvenueno aff
Lu Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMajor Project of Philosophy and Social Science Research in Colleges and Universities of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCurvatureTorsion (gastropod)Geometric designCrashTorsion of a curveCollisionOvertakingMathematicsGeometryComputer scienceEngineeringTransport engineeringSectional curvatureScalar curvature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safety is an important aspect of road design. In highway geometric design, road engineers use a two-stage design method due to its convenience, but the available two-dimensional design tools on the market are believed to impose limitations. Horizontal and vertical alignment parameters are considered and determined at the designer’s discretion, potentially downplaying the three-dimensional characters of spatial curves. This study focuses on the three-dimensional characteristics of highway alignments and investigates a safety evaluation method to establish the relationship between crash rate and spatial curve properties. This will necessitate an analytical investigation into the effects of higher-order properties, such as curvature and torsion, on the geometry of spatial Cartesian curves. First, these combinations of horizontal and vertical alignments were categorized into six classifications, each with its own spatial expression in mathematical form. After manipulating the curvature and torsion of the spatial curve algebraically, the correlation between geometric design variables and crash rate was ultimately established. A few cases involving geometric design data and crash facts were utilized for verification. The results revealed a considerable positive correlation between curvature or torsion variance and crashes per million vehicles kilometers, as a slight difference between curvature and torsion could also be spotted. And curvature distribution is correlated with collision frequency more closely than torsion spatial variation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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