Integrating Observational and Traffic Simulation Models for Priority Ranking of Unsafe Intersections
Notice bibliographique
Résumé
Observational models based on reported crash history are the most common measures for identifying unsafe sites for priority intervention. Observational models are good for predicting higher-severity crashes but ignore higher-risk vehicle interactions (e.g., near misses) that failed to result in crashes that are reported in historical data. Proponents of microscopic simulation models argue that failure to recognize these higher-risk interactions can significantly understate the safety problem at a given site and lead to misallocation of scarce treatment funds. This paper takes the position that a complete understanding of the safety problem at a given site can emerge only if both crash potential and traffic conflicts are taken into account. A priority-ranking model that integrates estimates from observational crash prediction models into an analysis of traffic conflicts is presented. Traffic conflicts were based on simulated vehicle interactions and deceleration requirements for different traffic scenarios. The suitability of the approach for priority ranking of sites was assessed with six ranking approaches: crash frequency, empirical Bayes, potential for safety improvement, conflict frequency, conflict rate (sum and cross product of traffic volume), and integrated model. Priority ranking was evaluated with five test criteria: site consistency, method consistency, rank difference, total rank score, and sensitivity and specificity. These models were applied to a sample of 58 signalized intersections from Toronto, Ontario, Canada, for the period from 1999 to 2006. The integrated model was found to yield better results for the five evaluation criteria; this result suggests that the proposed approach has promise.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».