Examining safety of electronic signs: using ordinal logistic regression on speeding
Notice bibliographique
Résumé
Speeding continued to be of alarming concern for many countries. This paper aims to focus on highlighting speeders characteristics on 40 km/h on a busy urban road with high pedestrian movement. This case study utilised the ordinal logistic regression model to test four predictors. Three of which were age and gender of the driver and the time of day drivers were detected speeding. Whereas the fourth explanatory variable is the ‘period’ of the installation of the signs, which tests the usefulness of electronic signs. The study found that the driver’s age contributes slightly to risky speeding behaviours, and older drivers speed less. Time of the day was found to be significant in the model, with a higher number of TINs being recorded in the afternoon than in the morning. Although gender was not found to be a significant predictor, it was shown to produce results similar to speeding data recorded in Perth roads with males speeding slightly more than females. This difference was more pronounced when higher speeding levels were compared. The period variable in the model relating to the installation of the signs was significant, with drivers slowing down after the installation of the flashing 40 km/h electronic signs compared with before the installations This may prove the usefulness of such signs in reducing speeding behaviour. Hence, reducing harm by reducing frequency and severity of crashes.
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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 | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».