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Enregistrement W1992279807 · doi:10.3141/2147-08

Effect of Street Pattern on Road Safety: Are Policy Recommendations Sensitive to Aggregations of Crashes by Severity?

2010· article· en· W1992279807 sur OpenAlexafffundabout
Shakil Mohammad Rifaat, Richard Tay, Alex De Barros

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Motor Association Foundation for Traffic Safety
Mots-clésTransport engineeringSAFERWeightingComputer sciencePoison controlSocioeconomic statusGeographyComputer securityEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past 50 years, the loops-and-lollipops design has become the basic building block of many urban neighborhoods. In the field of traffic engineering, this combination of cul-de-sacs and loop streets is designed to discourage through traffic and improve road safety, and thus it has the support of many traffic engineers. Perhaps because of its intuitive appeal, few studies have examined the impact of this design on road crashes. The city of Calgary, Alberta, Canada, was used as a case study to examine the effects of neighborhood street patterns on the number of reported crashes. In the study, crashes were converted into equivalent property-damage-only crashes using various weighting factors to check the sensitivity of the finding. Results suggest that currently popular road patterns such as warped parallel, loops, and lollipops are safer than the traditional gridiron pattern. Moreover, this result is quite robust regarding severity weights or aggregation schemes, albeit with some variations in the absolute values of the estimated effects. However, changing the aggregation scheme had a significant effect on some of the control variables used in the model, especially the socioeconomic characteristics, although most of the road features and land use estimates remained robust.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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