Assessing Safety Improvements to Pedestrian Crossings Using Automated Conflict Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Surrogate safety measures, such as the traffic conflict technique, have been promoted as an alternative or complementary approach to evaluate road safety from a broader perspective than collision statistics alone. The before-and-after evaluation of safety treatments is one application that can significantly benefit from the use of surrogate safety measures. This study demonstrated the use of automated traffic conflict analysis to conduct before-and-after safety evaluations. The objective was to conduct a time-series (before-to-after) safety evaluation for an intersection in Surrey, British Columbia, Canada, where several pedestrian-related countermeasures were implemented. Treatments included one or more of the following: use of protected-only turns for left-turning vehicles, installation of pedestrian countdown timers, crosswalk realignment, and use of drop-down sidewalks. Results indicated a significant decrease in both pedestrian conflict frequency and severity at the intersection following the treatments. A greater reduction of conflicts was exhibited on the western portion of the intersection where several countermeasures were implemented, including a protected left-turn phase, dual drop-down ramps, and a shift in the crosswalk further west. This variation in conflict reduction along different segments of the same intersection gives a particularized view of the impact of the adopted countermeasures. The outcome of this research provides evidence that surrogate safety indicators can be used effectively to diagnose safety problems and evaluate countermeasures at intersections.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».