MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W601179032 · doi:10.32920/25413064.v1

Human Factors Considerations in the Design of Rumble Strips

2024· preprint· en· W601179032 sur OpenAlexaff
Frank Russo, Jeffery A. Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumbleSTRIPSComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Although a number of technical reports have considered different aspects of construction on crash statistics, human factors considerations are less prevalent, and no study has examined the perceptual consequence of altering the frequency of the repetition pattern. In experiment 1, the effect of frequency on perceived urgency in an auditory-only simulation of rumble strips was considered using a magnitude-estimation task. Results indicated that the ideal frequency range (yielding the highest urgency) was between 12.5 to 25 Hertz (Hz), which is lower than the range produced by typical rumble strip spacing. A psycho-acoustic explanation of this result is that the frequency range between 12.5 to 25 Hz is within the range in which sequential noise bursts can be resolved but below the range in which noise bursts fuse and give rise to pitch perception. In experiment 2, participants estimated pitch strength and matched the pitch of simulated rumble sound to a pure tone. As expected, pitch strength estimates and the accuracy of pitch matches were consistently low between 17 to 50 Hz but increased linearly with frequency beyond 50 Hz. On the basis of this auditory-only simulation, it appears that rumble strip spacing leading to audible but infra-pitch sound is ideal.</p>

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,258
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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetManufacturing Process and OptimizationTravaux en français237 207