Notice bibliographique
Résumé
Static maximum speed limits are set to inform motorists of appropriate driving speeds under favourable conditions, and are almost always enacted with an overarching goal of increasing safety while retaining reasonable mobility. The first speed limits actually predate the automobile, and as such they have a long and varied history in protecting the traveling public. Today, the speed limit is by far the most popular tool used by engineers and traffic engineering professionals to manage travel speeds. Besides being a popular Canadian road safety tool, speed limits are almost universally employed by all motorized countries. Despite the long and wide-spread use of speed limits as a road safety tool, there are numerous speed limit setting methodologies, and there is no consensus in the traffic engineering community on a single speed limit setting methodology. While there are literally countless guidelines/methods for setting speed limits, these methods can be roughly categorized into four general approaches. The purpose of this paper is to outline the four general approaches to setting speed limits that are available to the transportation engineering community, and to discuss the strengths and weaknesses of each. The four approaches to setting speed limits are the engineering approach(including the traditional use of the 85th percentile speed, and the road risk methodology), the expert system approach (including VLIMITS, USLIMITS), optimization(using speed limits to minimize the total societal costs), and the safe system approach (linking road types and crash types to travel speeds). (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».