Evaluating Pedestrian Accessibility at Level Railroad Crossings
Notice bibliographique
Résumé
Level railroad crossings offer a unique safety and design challenge for transportation professionals as they accommodate two distinctly different types of infrastructure and represent points of conflict between trains, vehicles, and pedestrians. This paper identifies pedestrian accessibility concerns at level railroad crossings and develops a site assessment tool for practitioners to use in evaluating the accessibility performance of existing crossings. Pedestrian accessibility concerns are design, operational, or maintenance aspects of the transportation system that limit their ability to travel. At a level railroad crossing, accessibility concerns can occur on the approaches, at the crossing surface over the tracks, and with the operational devices. Accessibility concerns include uneven surfaces, limited manoeuvring space, insufficient crossing time, and a lack of visual and audible warnings. This research defined accessibility performance by the frequency and severity of pedestrian accessibility concerns. An environmental scan and series of site assessments at level railroad crossings in Winnipeg, Canada were performed to understand the capabilities of pedestrians, identify current engineering practices in Canada for accommodating pedestrians at level railroad crossings, and identify accessibility concerns. The knowledge obtained in this research was synthesized to develop a site assessment tool for evaluating pedestrian accessibility at level railroad crossings. The findings from this research expand the knowledge available on level railroad crossing accessibility and provide insight into specific considerations for pedestrian accommodation. The resulting site assessment tool can be used by practitioners to assess the accessibility performance of level railroad crossings and identify the presence of accessibility concerns in their jurisdictions.
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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 | 0,041 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».