Using the Canadian ITS architecture for evaluating the safety benefits of intelligent transportation systems
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of intelligent transportation systems (ITS) are indirectly represented by the annual world market for ITS, which according to ITS Canada (2002) will be $90 billion CAN by 2011. Improved safety is often cited as the top goal of implementing ITS. Despite the magnitude of these investments and their underlying goal to improve transportation safety, there are deficiencies in the quantity and quality of reported ITS safety benefits. Many of the benefits reported to date suffer from poor data, lack of an evaluation framework, and inconsistent terminology used to attribute benefits to ITS application areas. This paper explores these issues, while attempting to address one of them, namely the lack of an evaluation framework for assessing the safety benefits of ITS. Accordingly, a unique framework is developed based on the Canadian ITS architecture. The framework includes the identification of evaluation metrics that are mapped to the market packages in the Canadian ITS architecture and correlated with each other to capture the "cause" and "effect" flow of benefits. This framework will benefit future ITS safety evaluations by providing a structure for undertaking evaluations using terminology consistent with the Canadian ITS architecture.Key words: intelligent transportation systems, ITS architecture, safety benefits, safety evaluation.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».