An evaluation of the operations and safety issues at reserved lane facilities using microscopic video data and alternative methods
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche examine les performances et la sécurité des voies réservées au Québec à partir de données microscopiques en utilisant des nouvelles méthodes. La construction de voies réservées a débuté pendant les années 1970 en Amérique du Nord, mais leur efficacité ainsi que leur sécurité au long des routes congestionnées reste contesté. Cette thèse propose des méthodes originales de collecte de données microscopiques, d'analyse et d'évaluation de la performance et la sécurité des voies réservées sur les autoroutes et les artères. Les données microscopiques (au niveau du véhicule) sont collectées avec l'aide de caméras vidéo et traitées avec un logiciel de suivi basé sur les caractéristiques des véhicules open-source. Dans un premier objectif, ce travail de recherche évalue l'exactitude des données de vitesse calculées automatiquement en les comparant aux vitesses recueillies manuellement de différentes orientations de la caméra et conclu que les erreurs moyennes sont comparable aux technologies de captage utilisé couramment. La deuxième partie de la recherche applique les données des véhicules voyageant sur une route avec une voie réservée d'autobus dans une microsimulation et étalonne les vitesses au long du corridor pour estimer ses effets sur la performance globale ainsi que les émissions. La troisième section analyse la performance et la sécurité des voies réservées le long des autoroutes et artères. Le segment de l'autoroute a été évalué avant et après la mise en œuvre d'une voie réservée en étudiant les différences de volumes, les vitesses et les temps de déplacement. Le segment artériel avec une voie réservée aux autobus a été évalué en fonction des taux d'abus pour les changements de voies et d'indicateurs de sécurité de substitution calculés en utilisant de outils d'analyse basés sur les trajectoires des véhicules. Les contremesures pour les deux installations sont discutées sur la base des résultats extraits en utilisant le nouveau processus de collecte et analyse de données. Dans l'ensemble, la recherche met en évidence la capacité de l'application de vidéo à produire des données de trafic microscopiques et présente des nouvelles méthodes qui peuvent être mise en œuvre le long des voies réservées, construire des modèles microscopiques et évaluer des voies réservées sur la base de différent indicateurs de comportement du conducteur.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».