Comparison of Alternative Methods for Identifying Sites with High Proportion of Specific Accident Types
Notice bibliographique
Résumé
Modern road safety management programs are required to meet a number of objectives within the overall goal of reducing accidents on the road network. One of these objectives is the identification of hazardous locations through network screening. Often screening is focused on specific accident types to be mitigated by specific programs, for example, red light cameras for reducing right-angle accidents at signalized intersections. Recent methods developed for network screening utilize safety performance functions and the empirical Bayes methodology to overcome limitations in existing methods such as ignoring regression to the mean in using accident counts or rates as a ranking measure. These newer methods often are referred to as screening for the potential for safety improvement (PSI). In one version of the PSI method, sites are ranked according to their expected accident frequency; in another, sites are ranked by the expected excess frequency measured as the difference between the expected accident frequency and that expected at similar sites. This study focuses on a relatively untested method that screens for high proportions of specific accident types by using estimates of the probability that a site's observed proportion of an accident type is truly above a given critical proportion. The impacts on the method of selection for the critical proportion are examined and the efficiency of this method is evaluated by comparing its application with that of the two PSI methods for a data set of stop-controlled intersections. Results indicate that screening for high proportions may be a reasonable alternative where PSI-type approaches are not possible.
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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 | 0,033 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».