Crash Modification Factors for Changes to Left-Turn Phasing
Notice bibliographique
Résumé
This study estimated crash modification factors (CMFs) from before–after evaluations of two treatments targeted at reducing left-turn crashes at signalized intersections: (a) changes from permissive to protected–permissive phasing and (b) the implementation of a flashing yellow arrow for permissive left turns. Results of the first evaluation—based on 59 intersections in Toronto, Ontario, Canada, and 12 in North Carolina—indicated a substantial reduction in left-turn opposing through crashes, especially at intersections at which more than one leg was treated, and a small percentage increase in rear-end crashes. For the second evaluation (the implementation of the flashing yellow arrow)—based on data from 51 signalized intersections in Oregon, Washington State, and North Carolina—the results indicated a safety benefit at locations with some kind of permissive left-turn operation before and a disbenefit at locations that had a protected-only operation before. The study estimated the standard deviation of the distribution of the CMF in addition to the conventionally estimated standard error of the mean CMF value. For several CMFs, the standard deviation of the distribution was larger than the standard error of the mean value of the CMF and indicated a substantial variation in the effect of the treatment across different sites. This finding indicates the need for further research into the development of crash modification functions instead of CMFs and for the use of large treatment databases to undertake a more extensive disaggregate analysis of the safety effects. The finding also emphasizes the importance of providing a more explicit consideration of CMF variability in future editions of the Highway Safety Manual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».