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Enregistrement W4408150405 · doi:10.1177/03611981241310128

System Reliability Evaluation of Expressway Horizontal Alignment Design Considering Trucks and Passenger Cars

2025· article· en· W4408150405 sur OpenAlexaff
Anjana Ramesh, Jaydip Goyani, Shriniwas Arkatkar, Said M. Easa

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckAutomotive engineeringReliability (semiconductor)Transport engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of safe highway alignments is a complex task, with horizontal curves being the most critical components from both safety and operational perspectives. This is because, from the tangent to curve transitions, maintaining a constant operating speed in line with driver expectations rather than the designer’s judgment is essential from a safety standpoint. The relationship between the highway elements and static/dynamic characteristics of the various vehicles on the highway geometry motivates the development of reliable safety strategies for the curve design and safety evaluation. In this study, we selected passenger cars (PCs) and trucks as non-compliant drivers and passenger taxis (PTs) as compliant drivers to evaluate highway safety. We chose 22 horizontal curves from the Ghat region of India’s Mumbai to Pune Expressway. On selected curves, 5940 samples of vehicle spot speeds using a radar gun for PCs/trucks and data from 16 PTs using an e-tracker were collected. We then investigated a stopping sight distance and speed-based reliability framework for assessing horizontal curve design at the curve and alignment system levels. The results show that PCs in non-compliant conditions operate faster than PTs in compliant and trucks in non-compliant conditions. Therefore, the curve has a higher probability of non-compliance, P nc , (lower reliability) for PCs in non-compliant conditions, followed by PTs in compliant and trucks in non-compliant conditions. The higher P nc indicates more chances of crashes on the subject curves. Subsequently, we conducted a sensitivity analysis for the curve radius ranging from 400 to 900 m. The results show that the mid-ordinates must be changed to obtain a lower P nc by offering a longer sight distance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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