Cycling in three dimensions : developing road grade information for bicycle travel analysis
Notice bibliographique
Résumé
Road grade is a major factor influencing cyclist physiology and travel decisions. Research studying cycling and other non-motorized transportation modes often use coarse elevation data sources to obtain the necessary grade information. In addition, routing applications such as Google Maps, Strava and RideWithGPS append the GPS data collected with elevation data from the coarse elevation datasets which can be inaccurate and inadequate. The objective of this research is to determine the best methods of obtaining road grade information on a network scale for bicycle travel analysis and to understand the limitations of the coarse data sources. Multiple elevation data sources, high resolution and coarse, are collected for the city of Vancouver, BC Canada. Different road grade estimation algorithms are then applied to the data sources at eight locations in the city where ground truth elevation data were surveyed using a total station. Different cycling performance measures were used to compare the elevation and road grade estimates of the locations to identify the data sources that accurately represent the true ground elevation for cycling analysis. Finally, the elevated structures in the City of Vancouver are characterized to help infer grade information in the absence of high resolution data sources. Results show that elevation data collected from Light Detection and Ranging (LiDAR) are the most accurate for elevated and non-elevated roads with mean absolute error in the elevation not exceeding 0.6 meters. Additionally, road grades derived from LiDAR data sources were closest to measured grade data. In the absence of LiDAR, coarse data sources can provide adequate grade estimates for cycling analysis on non-elevated structures. However, on elevated structures, especially ones without a single dominant grade, coarse datasets can only provide estimates of total elevation change or mean grade. Overall, the results show that it is vital to understand the accuracy and limitations of elevation data sources used in analysis and modeling of active travel.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».