Impact of Rumble Strips on Collision Reduction on Highways in British Columbia, Canada: Comprehensive Before-and-After Safety Study
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive before-and-after study evaluated the safety impacts associated with application of shoulder and centerline rumble strips on highways in British Columbia, Canada. Data were collected for three groups of sites: treatment group, comparison group, and reference group. The treatment group included 47 sites belonging to two highway classes: an undivided, rural two-lane arterial (RAU2) and a divided, rural four-lane freeway. A total of 225 sites were used to establish a comparison group for the treatment sites based on implementation year for the treatment site and the highway class. The comparison group was used to correct for the confounding factors of history and maturation. Six reference groups were used; they correspond to the two highway classes and three time periods (2000 to 2002, 2001 to 2003, and 2002 to 2004). Collision prediction models developed from the reference groups were used to correct for the regression to the mean and to account for the changes in traffic volumes in the before-and-after periods. Overall, the results showed that shoulder and centerline rumble strips can significantly reduce severe collisions and specific collision types: (a) the installation of rumble strips reduced all injury collisions by a statistically significant 18.0%; (b) shoulder rumble strips reduced off-road right collisions by a statistically significant 22.5%; and (c) centerline rumble strips (RAU2 sites) showed a statistically significant reduction of 29.3% in off-road left and head-on collisions. RAU2 sites with both centerline and shoulder rumble strips showed a statistically significant reduction of 21.4% in off-road right, off-road left, and head-on collisions combined.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».