How does built environment influence pedestrian activity and pedestrian collisions at intersections?
Notice bibliographique
Résumé
"This paper studies the influence of built environment in the vicinity of an intersection on pedestrian activity and collision frequency. In doing so, a two-equation model to predict pedestrian activity and collision occurrence is formulated and validated using data from 509 signalized intersections in the City of Montreal. The applicability of this modeling framework is illustrated through an elasticity analysis and a model validation study. Among other results, it was found that the built environment (BE) in the proximity of an intersection has a powerful association with pedestrian activity but a small direct effect on collision frequency. That is, the impact of BE is mainly mediated through pedestrian activity and traffic volume. In accordance with previous studies, pedestrian activity and traffic volume are the main determinants of pedestrian collision frequency at signalized intersections. Our analysis illustrates how urban policies aiming to increase population density, transit offer and road network connectivity may have important health and safety benefits by encouraging pedestrian activity. In addition, our results show that a reduction of 30% in the traffic volume in each of the studied intersections would greatly reduce the average risk of pedestrian collision (-50%) and the total number of injured pedestrians (-35%) in the area under analysis. Arterials and urban highways seem to have a double negative effect on pedestrian safety: major roads are negatively related with pedestrian activity and positively associated with traffic volume. Those results support the idea of retrofitting major urban roads into more complete streets. "@eng
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».