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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Aurélie Labbe. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Abolfazli, M., Trépanier, M., & Labbe, A. (2024). Understanding incident effects on subway operations : clustering analysis of severity patterns. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 13 pages. Lien externe
Navarro, B., Miranda-Moreno, L., Saunier, N., Labbe, A., & Fu, T. (2022). Do stop-signs improve the safety for all road users? A before-after study of stop-controlled intersections using video-based trajectories and surrogate measures of safety. Accident Analysis and Prevention, 167, 106563 (16 pages). Lien externe
Stipancic, J., Saunier, N., Navidi, N., Racine, E. B., Miranda-Moreno, L., & Labbe, A. (juillet 2023). Evaluating Map Matching Algorithms for Smartphone GNSS Data: Matching Vehicle Trajectories to an Urban Road Network [Communication écrite]. World Conference on Transport Research (WCTR 2023), Montréal, Québec. Publié dans Transportation research procedia, 82. Lien externe
Stipancic, J., St-Aubin, P. G., Ledezma-Navarro, B., Labbe, A., Saunier, N., & Miranda-Moreno, L. (2021). Evaluating safety-influencing factors at stop-controlled intersections using automated video analysis. Journal of Safety Research, 77, 311-323. Lien externe
Stipancic, J., Racine, É. B., Labbe, A., Saunier, N., & Miranda-Moreno, L. (2021). Massive GNSS data for road safety analysis: Comparing crash models for several Canadian cities and data sources. Accident Analysis and Prevention, 159, 106232 (10 pages). Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L., Strauss, J., & Labbe, A. (2020). Pedestrian safety at signalized intersections: Modelling spatial effects of exposure, geometry and signalization on a large urban network. Accident Analysis and Prevention, 134, 11 pages. Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L., Labbe, A., & Saunier, N. (2019). Measuring and visualizing space–time congestion patterns in an urban road network using large-scale smartphone-collected GPS data. Transportation Letters, 11(7), 391-401. Disponible
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L., Saunier, N., & Labbe, A. (2019). Network screening for large urban road networks: Using GPS data and surrogate measures to model crash frequency and severity. Accident Analysis and Prevention, 125, 290-301. Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L. F., Saunier, N., & Labbe, A. (janvier 2018). Network screening for large urban road networks: Using GPS data and surrogate measures to model crash frequency and severity [Communication écrite]. Transportation Research Board 97th Annual Meeting, Washington, D.C.. Non disponible
St-Aubin, P., Ledezma-Navarro, B., Labbe, A., Fu, T., Saunier, N., & Miranda-Moreno, L. F. (janvier 2018). Speed at partially and fully stop-controlled intersections [Communication écrite]. Transportation Research Board 97th Annual Meeting, Washington, D.C.. Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L., Saunier, N., & Labbe, A. (2018). Surrogate safety and network screening: Modelling crash frequency using GPS travel data and latent Gaussian Spatial Models. Accident Analysis and Prevention, 120, 174-187. Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L., Saunier, N., & Labbe, A. (septembre 2017). Surrogate safety and network screening : modelling crash frequency using GPS data latent gaussian models [Communication écrite]. Conference of the Transportation Association of Canada, St. John's, NL (19 pages). Lien externe
