Influence of Plateau Environment on Operating Speed at Exit Ramps
Notice bibliographique
Résumé
Due to the effects of low-pressure and hypoxic environments at high altitudes, drivers in high-altitude areas exhibit increased perceived reaction times, leading to challenges in accurate speed estimation and handling judgment. This study aims to quantitatively analyze the impact of plateau environments on operating speeds at interchange exit ramps. Utilizing a UC/win-road simulator, six scenarios of expressway exit ramps were constructed. The simulation experiments involved 50 participants (35 males, 15 females) from Nanjing, China (altitude of 50 m) and 50 participants (36 males, 14 females) from Lhasa, China (altitude of 3,650 m). This research focused on examining the influence of the plateau environment on drivers’ operating speeds, investigating variations in speed between drivers in plain and plateau areas, across genders, and during different acclimation periods. It also aimed to predict operating speeds at the midpoint and exit of the curve on the exit ramp for drivers in both plain and plateau areas. Based on these predictions, the study elucidated the trend of operating speed as influenced by the low-pressure and hypoxic conditions of the plateau, as well as the characteristics of the exit ramp’s horizontal curve. Additionally, the research uncovered the internal correlations and potential reasons linking operating speed to drivers’ perception and response abilities, physiological and visual load levels, and driving styles.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».