Spatial Effects on Zone-Level Collision Prediction Models
Notice bibliographique
Résumé
A recent study developed a set of zone-level negative binomial collision prediction models to investigate the relationship between various transportation and sociodemographic characteristics and overall roadway safety. The developed models used data from Metro Vancouver, British Columbia, Canada, and considered the effect of Poisson variations and heterogeneity (extra variation) on collision occurrence. This study aims to evaluate spatial effects on the occurrence of collisions and to check whether the inclusion of spatial variables can improve the goodness of fit and inference capability of those previously developed prediction models. Transit-reliant and application-based collision prediction models with spatial correlations were developed by using the WinBUGS software. The convergence of the developed models was tested by trace plots of the parameter estimated, the Brooks–Gelman–Rubin statistics, and ratios of Monte Carlo errors relative to the standard deviations of the estimates. The results showed that incorporation of the spatial correlations affected the parameter estimates, the values of dispersion parameters and intercepts, and also the t-statistics. The effect of the main exposure variable on all of the models for total, severe, and property-damage-only collisions was found to be smaller under spatial models. The smaller values of the exponents of the main exposure variable confirmed the assumption that spatial effects need to be considered in collision prediction models to mitigate any potential bias associated with model misspecification.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».