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Enregistrement W4408317862 · doi:10.1155/atr/7966144

Influence of Vehicular Flow Instability in a Transport Network on Risk Reduction: Test in a Two‐Link Network

2025· article· en· W4408317862 sur OpenAlexvenueno aff
Antonino Vitetta

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLink (geometry)Reduction (mathematics)Flow networkFlow (mathematics)Test (biology)InstabilityComputer networkComputer scienceEngineeringMechanicsMathematicsGeologyPhysicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is important to study risk in transport systems because mobility is subject to probable dangerous events, both internal and/or external to the traffic flow. This paper presents a method for the probabilistic assessment of social risk for endogenous traffic flow events. The model specification considers the three components of occurrence, vulnerability, and exposure. The first two components, the effects deriving from phenomena endogenous to the flow are considered and specified as a function of mean speed to consider flow instability and vehicle energy. The third component is calculated based on the fundamental flow diagram. The aim is to integrate the specified models for occurrence and vulnerability assessment and the specified models for flow instability. This paper makes a novel contribution to the field by specifying possible occurrence and vulnerability functions, for estimating the probabilities deriving from events endogenous to the flow. The methodology is applied in a two‐link road network, and the results obtained demonstrate the quality of the proposed model and the possibility of adequately modelling the phenomenon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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