Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses how information using digital figures about the seconds left until the changing of the signal indication to RED is wide spread all over the world. Surprisingly their effects on the acceptance of the signal control are less researched. Many examples in China, Japan, Denmark, Ireland and Turkey have been realized without any research about their effectiveness. Furthermore there are a lot of installations in the United States and Canada that provide pedestrians with the remaining seconds available before the pedestrian phase ends; and in many cases they show only the time remaining to cross. This is a great difference to the Hamburg experiment. Hamburg in the north of Germany and is the second largest city (1.7 million inhabitants) of the country and is ranked eighth in the worlds harbor chart (7 million TEU per year). In 2005 the local government voted for a pilot project to provide countdown signals for the first time in Germany. In the first step a pedestrian crossing in the Central Business District (CBD) was equipped with countdown RED signals for pedestrians. As a simplified test of effectiveness a before-and-after-study was carried out covering the following aspects: traffic volume of cars and pedestrians, delay and acceptance of the signals. The two pillar approach consists of a traffic engineering survey and roadside interviews and this is to make sure that data from two levels (objective by traffic counts and subjective by the questionnaires) interpret the results. Due to the activities in the CBD (shopping, entertainment, work places) the research intervals were fixed to 11 a.m. – 1 p.m., 4-6 p.m., and 8-10 p.m. Altogether 45,000 cars and 71,000 pedestrians crossing the street had been recorded and 760 questionnaires had been evaluated. Behavior in transport is embedded in the behavior patterns of other social sectors. That is why red-light offenses by pedestrians and cyclists are widespread in Germany. Countdown signals have a significant influence on this misbehavior. As a whole (for both directions and all intervals) the red light-running share dropped from 21.0% to 16.7% which means a reduction of 20%. This result is very remarkable.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».