Safety Effectiveness of Centerline Rumble Strips in Kansas
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of roadway departure crashes is a serious problem in the United States. These types of crashes correspond to approximately 40% of all crashes in the United States, and their estimated annual cost is $100 billion. The objective of this study was to quantify the safety effectiveness of center line rumble strips (CLRS) in Kansas. CLRS are raised or grooved patterns installed on the center of two-lane, undivided, rural highways to prevent mainly cross-over crashes, more specifically head-on and sideswipe in opposite direction types of crashes. In this study, 29 sections of highways with two patterns of CLRS (rectangular and football) were analyzed, totaling more than 590 km. The naïve and the empirical Bayes before-and-after methods were applied and compared. Results showed that following the installation of CLRS, total crashes judged to be correctable by CLRS were reduced by approximately 29%. Correctable crashes involving fatalities and injuries were reduced by approximately 34%. Cross-over crashes were reduced by approximately 67%. Run-off-the-road crashes were reduced by 19%. All comparisons except for run-off-the-road crashes were statistically significant. The two methods applied presented statistically similar results. There was no statistical differences between results from sections with rectangular or football shaped CLRS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».