Investigating Effect of Collision Aggregation on Safety Evaluations with Models of Multivariate Linear Intervention
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of collision aggregation on safety evaluation through a case study from the 2001 Signal Head Upgrade Program of the Insurance Corporation of British Columbia, Canada. Three types of evaluations were performed. Bivariate intervention models were used in the first two evaluations to assess the impacts of different collision severity levels [severe and property damage only (PDO)] and the impact of the time of the collision (daytime and nighttime) on safety. In the third evaluation, multivariate intervention models were used to determine the safety impacts of the program on each combination of collision severity and time of occurrence (i.e., severe–daytime, severe–nighttime, PDO–daytime, PDO–nighttime). Overall, the results indicated that the program was effective in improving the safety of the treated intersections. However, the results revealed that aggregate analyses could lead to misleading results. Aggregation of collisions over time of day indicated that the treatment resulted in significant reductions in PDO collisions but not in severe collisions. Alternatively, aggregation of collisions over severity levels indicated that the treatment resulted in significant reductions in both daytime and nighttime collisions. These results were different from the results of the disaggregate analysis, in which significant reductions were found for all collision types, except for severe collisions during the daytime.
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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 | 0,085 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».