Revisiting Variability of Dispersion Parameter of Safety Performance for Two-Lane Rural Roads
Notice bibliographique
Résumé
Safety performance functions (SPFs) are commonly calibrated with negative binomial regression in which a dispersion parameter that represents extra-Poisson variation is estimated. The primary use of this parameter is in empirical Bayes estimation for safety management applications such as treatment evaluation and network screening. It stands to reason that the importance of precise estimation of the dispersion parameter should be established. Recent research has suggested that the dispersion parameter is not constant but actually varies from site to site, depending on site characteristics such as segment length. In revisiting the dispersion parameter issue in this empirical investigation, previous research on this issue is reinforced by filling a number of knowledge gaps. First, light is cast on the dispersion parameter variation for SPFs for two-lane rural roads, an important entity type for which there is little or no knowledge in this regard. In this study, more precise model forms are investigated to represent the variation with respect to the key variable, segment length. This investigation confirms that the dispersion parameter is inversely related to segment length but reveals that it is not inversely proportional to segment length, as suggested in other research. Second, it was found that the dispersion parameter is smaller and the variation less pronounced with better-specified models. Finally, additional evidence is provided to suggest that dispersion parameter variation matters more for shorter segment lengths.
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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 | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».