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Enregistrement W4400235327 · doi:10.11159/iccste24.170

Improving Walkability of People with Reduced Mobility at an Intersection Using Microsimulation In VISSIM And SSAM

2024· article· en· W4400235327 sur OpenAlexvenueno aff
Elvira Hurtado E., Nicole Tolentino C., Aldo Bravo L.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisSimMicrosimulationWalkabilityIntersection (aeronautics)Computer scienceTransport engineeringEnvironmental scienceEngineeringCivil engineeringBuilt environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research project, the evaluation of the accessibility and mobility difficulties faced by people with disabilities when circulating around a vehicular intersection is addressed.To carry out this evaluation, the Vissim and SSAM programs were used.The assessment of conflicts is carried out through the analysis of heat maps obtained with SSAM.In the context of this article, an analysis is carried out of the number of conflicts between vehicles on a road segment that is part of a traffic signalized intersection, characterized by the constant presence of congestion.Along this stretch, a decrease in lanes, variability in lane widths and lack of uniformity are observed, generating a point of congestion that gives rise to various types of vehicular conflicts.To carry out this evaluation, the micro simulation software VISSIM 8.0 was used, which models the real situation of the intersection.Two new scenarios are proposed, in which suggestions for geometric redesign are introduced in the infrastructure of the road section with the objective of analyzing the influence on the variability of the number of vehicular conflicts.The proposed methodology consists of three fundamental stages: (i) obtaining the passage times of four types of vehicles that circulate in the area and the passage times of people with disabilities along the track, (ii) the modeling in the Vissim program and (iii) the implementation of the proposed improvements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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