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Enregistrement W4393066833 · doi:10.6028/nist.sp.2200-05

Certification approaches for weigh-in-motion systems in law enforcement applications

2024· report· en· W4393066833 sur OpenAlexfundno aff
Jan Konijnenburg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransport Systems and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPhysical Measurement LaboratoryNational Institute of Standards and TechnologyYork University
Mots-clésCertificationLaw enforcementLawEnforcementMotion (physics)BusinessLaw and economicsComputer sciencePolitical scienceSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every day, overweight and excessively heavy vehicles cause damage to roads, bridges, and other vehicle-based infrastructure. To protect this vital transportation infrastructure for the U.S., states have imposed weight limits for commercial and fleet transport vehicles. A common way for enforcing these weight limits is to guide trucks off the road to weigh stations where the vehicles can be weighed using static truck scales. A disadvantage of these dedicated weigh stations is that they take up a substantial amount of space (which is not always available) and time to conduct weighments, as well as cause delays to traffic flow that may impede commerce based on truck transport. A solution to these problems is the use of automatic weigh-in-motion (WIM) systems that are installed in the road and weigh vehicles as they pass by while maintaining their speed. For jurisdictions to effectively use a WIM system for direct enforcement of weight limits, the system must be evaluated against a recognized standard to establish suitability for its intended application. The vast majority of weighing instruments used for legal metrology purposes (including law enforcement) need to comply with the requirements in NIST Handbook 44. However, the NIST Handbook 44 does not (yet) cover WIM systems for direct enforcement. Although state and local jurisdictions use NIST Handbook 44 to certify legal metrological instruments, it does not exclude them from using additional technical standards to certify certain instruments. New York City recently certified a WIM system to protect a critical section of the Brooklyn-Queens Expressway (BQE) by designating it as a pilot project while efforts were made to amend NIST Handbook 44 to include WIM systems for direct enforcement. This publication discusses the main characteristics of WIM systems and how they can be used for direct enforcement. An overview of several alternative documentary standards that can be applied for certification of WIM systems is also provided, with further explanation regarding how New York City Department of Transportation (NYCDOT) implemented the certification of the WIM system to begin issuing citations to overweight vehicles in an effort to protect the BQE.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,007

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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