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Enregistrement W627813297

Road Safety Audit for Four-lane National Highways

2011· article· en· W627813297 sur OpenAlexaboutno aff
Saurabh Jain, Pratiksha Singh, Manoranjan Parida

Notice bibliographique

Revue3rd International Conference on Road Safety and SimulationPurdue UniversityTransportation Research Board · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditTransport engineeringCarriagewayTruckBusinessSignageGeographyEngineeringAdvertising
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road Safety Audit (RSA) is a formal procedure for assessing accident potential and safety performance of new and existing roads. RSA is an efficient, cost effective and proactive approach to improve road safety. It is proved that RSA has the potential to save lives. The RSA was originated in Great Britain and is well developed in countries like the United Kingdom (UK), United States of America (USA), Australia, New Zealand, Denmark, Canada, Malaysia and Singapore. It is at varying stages of implementation in developing nations like India, South Africa, Thailand and Bangladesh. RSA appears to be an ideal tool for improving road safety in India, as basic and accurate data on accidents have yet to be collected. The study aims to evaluate RSA of a section of four-lane National Highway (NH)-58 and will focus on evaluating the benefits of the proposed actions that have emanated from deficiencies identified through the audit process. After conducting RSA, it is found that trucks are parked on highway which reduces the effective width of carriageway and creating traffic hazards to high speed moving traffics. Unauthorized median openings were found which should be immediately closed. Missing road and median markings to be done and speed signs should match with speed. Access and service lanes are also deficient which requires immediate improvement. The most Vulnerable Road User (VRU) i.e. pedestrians and cyclists facilities near habitation are lacking and needs to be facilitated on priority.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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