Estimating Intersection Annual Average Daily Bicycle Traffic from 8-hour Turning Movement Counts
Notice bibliographique
Résumé
This thesis outlines a set of procedures for estimating annual average daily bicycle traffic (AADB) from one day, 8-hour turning movement counts (TMCs). Factoring methods for annualizing short duration counts have been long established for motor vehicle traffic, and more recent research has adapted many of these methods to pedestrians and bicyclists. However, much of this research has been concerned with estimating AADB on dedicated cycling facilities. Less has been done to transfer these methods to estimating cyclist activity at intersections, even though it would be valuable to measure cyclist exposure for network safety analysis and for broader planning purposes. TMCs represent a valuable potential source of data for this purpose, as it is common for North American jurisdictions to regularly collect them as part of ongoing traffic monitoring programs. Sets of video monitoring unit (VMU) data from Milton, Ontario, and Pima County, Arizona, were used to evaluate whether existing methods could be appropriately applied to 8-hour TMCs. Several updates to conventional estimation methods were proposed to account for the differences between TMCs and “conventional” cyclist counts. Additionally, methods are proposed for filtering VMU data; and for matching short-duration count locations to empirical factor groups using their land-use and physical characteristics. The resulting set of procedures could be implemented by transportation agencies using data which they may already be collecting to generate estimates of cyclist activity at any intersection in their jurisdiction, although further work is likely needed to improve estimation accuracy, especially at low-volume locations.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».