Road Safety Benefits of Liquid Anti-Icing Strategies and Agents: Kamloops, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Insurance Corporation of British Columbia (ICBC) formed a partnership with the city of Kamloops in September 1996 to undertake a 2-year project to test the effectiveness of liquid anti-icers in preventing motor vehicle accidents compared with traditional deicing techniques. ICBC provided $131,000 in financing to Kamloops over the 2 years. Costs included the conversion of city trucks for liquid dispensing, purchasing of liquid magnesium chloride (Freezgard GSL), and updated road weather information systems. G. D. Hamilton and Associates, an engineering and consulting firm in Vancouver, British Columbia, evaluated the safety benefits achieved during the 2 years. The results of the analysis show up to a 74 percent reduction in overall slush, snow, and ice collisions and associated insurance claims. In the previous 3 years, traditional deicing methods were used. The study area for 1996–1997 consisted of 46 km of arterial streets and 38 km of highways within the city of Kamloops. In the second year, 1997–1998, 148 km of arterial and collector roads were studied. However, the anti-icing agent was not applied to the highways in the second year, and the analysis further showed an increase of 84 percent in the overall slush, snow, and ice collisions and resulting claims. The ICBC Research Department evaluated accident claims reported to the Kamloops Claims Office for winter 1997–1998. The results of the analysis show a 6 percent reduction in overall claims on relevant snow days for an estimated minimum savings of $281,868.00 to ICBC for that year. A similar study was completed in 1998–1999 and showed an 8 percent reduction in overall claims on relevant snow days. For the 3-year program, 285 fewer claims were filed, an average of 95 fewer claims per year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».