Orange Work Zone Pavement Marking Midwest Field Test, April 2018
Notice bibliographique
Résumé
Roadway lanes are often repositioned to accommodate highway work operations, resulting in a need to alter pavement markings. \nEven the most effective methods for removing old pavement markings sometimes leave “ghost” markings at the old lane line \nlocations. The ghosts can be quite conspicuous under certain lighting conditions and viewing angles. To address this issue, some \ninternational jurisdictions use a special marking color (orange or yellow) to increase the salience of temporary lane lines; this \npractice appears to have originated in Germany in the 1980s and is now routine in several European countries and the Canadian \nprovince of Ontario. Special-color markings have also been used experimentally in Australia, New Zealand, and Quebec. In some \njurisdictions the special-color markings override existing markings (such that the old markings are left in place), while other \njurisdictions use special-color temporary marking but also attempt to remove old lane lines. \nThe Wisconsin Department of Transportation (WisDOT) experimented with orange work zone marking on a high-volume longterm freeway-to-freeway interchange reconstruction project in Milwaukee; surveys indicate good driver acceptance, but the \ncomplex traffic flow characteristics and frequent configuration changes at the site make it difficult to separate the effects of the \norange markings from other aspects of the work zone management strategy. \nTo assess the driver behavior aspects of orange markings in a simpler environment, a matched-pair study was conducted on two \nbridge re-decking projects on I-94 near Oconomowoc, Wisconsin. Evaluation of vehicle positioning and speed data indicated \nvery similar driver behavior with the two colors. Driver surveys and interviews with project field engineers indicated a preference \nfor the orange marking when lateral lane shifts are required. Perhaps the most pragmatic approach is to reserve orange as an \nemphasis color for specific work zone locations that require difficult driving maneuvers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».