Quantifying mobility impacts of railway grade crossing blockages on vehicular traffic and emergency responders
Notice bibliographique
Résumé
With increases in road and rail traffic, there is heightened public concern about the mobility and safety impacts of highway-rail grade (level) crossings. Public transportation agencies need analytical tools to evaluate the efficacy of options available to address these concerns and criteria-based prioritization approaches that support crossing upgrade decisions. This research presents a series of projects that contribute knowledge by: (1) identifying criteria used when implementing grade separations at grade crossings; (2) quantifying impacts of blocked grade crossings on road traffic operations; and (3) quantifying the risks of blocked grade crossings for the emergency response system. The first project synthesizes findings from a review of literature and practice on mobility impacts when a train occupies a crossing. This project demonstrates the importance of mobility impacts at blocked crossings, identifies and compares mobility-related decision criteria and actionable thresholds used within prioritization approaches to rank crossings for grade separation, and reveals methods to quantify and monetize delay at blocked crossings. The second project develops and applies a methodology that incorporates crossing blockage data, conventional traffic data, and vehicle probe data into a network-level traffic microsimulation model designed to quantify the mobility impacts of crossing blockages. The model estimates these impacts under various recovery signal timing plans to measure intersection performance and manage queues. The results demonstrate that adjustments to signal timing plans can improve queue clearance following a crossing blockage. More generally, the microsimulation model can be tailored to evaluate the mobility impacts of operational treatments at grade crossings, which tend to be less costly than grade separation. The third project develops a probabilistic methodology to quantify the risk of crossings blockages to emergency response (ER) vehicles and ER stations. Through two case examples in Winnipeg, Canada, the analysis finds that 13.2% of the ER vehicles that traversed the studied crossing experienced a crossing blockage delay. Likewise, 0.5% of the ER trips dispatched from the studied station experienced a crossing blockage delay. Overall, this research contributes new knowledge about mobility impacts caused by crossing blockages and reveals new opportunities to mitigate those impacts to the benefit of communities and society at-large.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».