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Enregistrement W7037290166

Driving simulator use and calibration for work zone merge sign evaluation

2018· dissertation· en· W7037290166 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMOspace Institutional Repository (University of Missouri) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDriving simulatorMerge (version control)SignageWork zoneCrashDriving simulationVirtual reality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[ACCESS RESTRICTED TO THE UNIVERSITY OF MISSOURI AT AUTHOR'S REQUEST.] Work zones on highways have the potential to increase crash risk; therefore, efficient and noticeable signs play a critical role in enhancing highway safety. Some engineers have suggested that the traditional Manual on Uniform Traffic Control Devices (MUTCD) merge sign cannot be easily recognized by the driving public due to its graphical nature. In addition, the advance warning areas in work zones exhibit a higher crash rate than the transition, activity, and termination areas, therefore it is beneficial to focus on signage that will impact the advanced warning area of the work zone. A driving simulator is a virtual reality tool that can simulate different driving scenarios and can complement traditional field work due to its feasibility, safety, and cost-effectiveness. In this thesis, a driving simulator was applied to model six scenarios, including three different types of merge signs: MUTCD (baseline), MoDOT, and Quebec. Each merge sign was tested twice in both right lane closed and left lane closed work zone situations. The lane closure scenarios were alternated out of concern that participants might become accustomed to staying in one specific lane. Participants were randomly assigned to a different scenario sequence, thus avoiding sequence bias. A post-experiment survey and a motion sickness screening questionnaire were used to assess driver impressions of the signage and comfort level with the simulator. The results of both the experiment and survey showed that for three different merge signs, participants sustained comparable speeds when passing work zones. For the MoDOT sign, participants merged earlier into the open lane than they did with the other two signs. The MoDOT sign also resulted in the smallest standard deviation of merge location among the three signs. This means that participants reacted to the MoDOT sign consistently. The work zone with the MUTCD sign resulted in the highest speed differential between the merge location and the work zone lane drop taper. Even though 29.4% participants incorrectly perceived the meaning of MUTCD signs compared with only 3.7% for the other two signs, the participants who did correctly understand the MUTCD sign rated the sign positively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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