Managing Road Traffic Speed: Challenges, Opportunities, and New Developments
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, speeding has become a primary concern globally because of its significant impact on increasing the frequency and severity of road crashes, fuel consumption, and environmental pollution. These problems have created an urgent need for advancements in managing vehicle speeds to mitigate the negative impacts of speeding. Concerning this, strategies such as setting speed limits, traffic calming measures, police enforcement, and spot speed camera enforcement (SSCE) have been widely investigated for their suitability and impacts on speed management. Although such conventional measures are effective, depending on circumstances, in reducing vehicle speed in the vicinity of the interventions, studies have shown that their impact is limited in space, leading to the problem of event migration. The promising approaches to solving such limitations are the use of variable speed limits (VSLs), intelligent traffic calming devices, sectional speed enforcement systems (SSES), and intelligent speed adaptation (ISA) systems. Despite their limitations, conventional speed management measures are continuing to be implemented predominantly around the world because of their lower initial cost of installation and implementation. This paper provides an overview of the scientific evidence regarding the impact of state‐of‐the‐art speed management measures on speed‐related outcomes. Furthermore, it presents the current progress and prospects for advancing speed management strategies to improve road safety and environmental protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».