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Enregistrement W2016756148 · doi:10.3141/2279-11

Assessing International Transferability of Highway Safety Manual Crash Prediction Algorithm and Its Components

2012· article· en· W2016756148 sur OpenAlexafffundabout
Emanuele Sacchi, Bhagwant Persaud, Marco Bassani

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConnaught FundUniversity of Toronto
Mots-clésTransferabilityCrashBaseline (sea)Computer scienceAlgorithmTransport engineeringCalibrationEngineeringMachine learningMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Highway Safety Manual (HSM) provides an algorithm and associated knowledge to predict crashes on different types of facilities. This algorithm requires calibration to current local conditions through a procedure prescribed in the HSM to enhance its transferability. However, no procedure assesses the transferability. To fill this void, this paper focuses on a methodology to assess the transferability of the key HSM algorithm components—the baseline safety performance function and the crash modification factors (CMFs)—and uses the Italian road network as an illustrative case study. The calibration of the HSM crash prediction model is investigated with a data set for two-lane two-way rural highways to demonstrate some tools that could be used by jurisdictions around the world to assess the validity and compatibility of the CMFs and the base models, as well as the performance of the complete algorithm. A comparison with the results from a similar study carried out in Canada is provided to supplement the conclusions on the transferability of the HSM algorithm outside the United States.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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