Using crowd-sourced traffic data and open-source tools for urban congestion analysis
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Notice bibliographique
Résumé
• Quantitative Measurement of Congestion: The study uses crowd-sourced data to quantify urban transport congestion in Al Ain, UAE. • Identification of Open-Source Tools: Key open-source tools for congestion modeling are identified for effective management and policy-making. • Implications for Various Sectors: The study explores the impact of congestion data on health, environment, economics, and social services. • Integration of Traffic Information: Insights into merging traffic info with spatial data highlight congestion's broader urban impacts. • Limitations and Considerations: Limitations in crowd-sourced data include missing road details and vehicle classifications crucial for studies. Traffic congestion in urban areas poses significant challenges to city dwellers and consultants advising government. This study explores innovative methods to monitor and control traffic congestion, focusing on Al Ain city in the United Arab Emirates. Using the R Programming language and harnessing crowdsourced traffic information from HERE and Google Maps, the research delves into spatial data analysis. The methodology employed in this study builds on the previously applied congestion modeling methods for cities like Windsor, Toronto, and New York. The study focuses on Al Ain, addressing the scarcity of crowdsourced information-based congestion modeling research in the Middle East. The study details how to obtain and deploy crowdsourced traffic data, speed and jam factors, for a comprehensive visualization of the urban traffic congestion. For example, in the case of Al Ain, analysis showed an average traffic speed of 43 km per hour in Al Ain, where infrastructure could otherwise allow an average traffic speed of up to 51 km per hour under free flow conditions. The study findings highlight how traffic conditions, rather than speed limits, cause traffic flow disruptions in the city, which can inform traffic regulations. The study’s high-confidence real-time data emphasizes the reliability of crowdsourced traffic flow data. This research demonstrates the applicability of open-source traffic information for congestion modeling in the UAE, and establishes a replicable methodology for other urban areas worldwide, contributing significantly to the modeling methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle