Impact of Horizontal Curves and Gradient on the Speed of Heavy Vehicles on Two-Lane Rural Mountain Roads: Case of the Loja-Catamayo Road
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the speed behavior of heavy vehicles on rural mountain roads, specifically on the Loja-Catamayo road in Ecuador.This analysis is crucial for improving road safety as the operating speed of these vehicles is influenced by multiple factors, including road geometric design, topography, and weather conditions.The study focuses on evaluating the impact of curve radii and gradients on the speed of heavy vehicles.Data collection was performed using a high-precision GPS device installed in a follow-up vehicle that accompanied 14 trucks during their journeys on the road.The obtained data were analyzed using statistical methods, including normality tests and one-way ANOVA, considering two main variables: curve radii and gradients.The results show that both curve radii and gradients have a significant impact on the speed of heavy vehicles.Curves with radii less than 50 meters and steep gradients tend to reduce vehicle speed, indicating greater caution by drivers on these road segments.Additionally, it was found that vehicle speeds are higher on the outbound route (Loja-Catamayo) due to the terrain characteristics.The study's conclusions highlight the importance of considering these geometric variables in the design and maintenance of rural roads in mountainous environments to improve road safety.The findings provide valuable information for planning and implementing speed control measures and optimizing road design.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».