Method for Road Lighting Audit and Safety Screening at Urban Intersections
Notice bibliographique
Résumé
The importance of road lighting in improving nighttime safety is evident; however, the lack of actual field measurements of illuminance results in a gap in knowledge about the adequacy of installed road lighting for clear nighttime visibility. Previous studies have considered the effect of the presence or absence of road lighting on safety, but few have measured actual illuminance. This study tested a uniform method for performing a simple road lighting audit and safety screening for any area. To perform the proposed audit, a photometric sensor, data logger, and information on the city lighting standards, georeferenced accident data, and traffic flow data were used. To collect field measurements, data collectors crossed each side of an intersection with a sensor. On the basis of the collected data, the following values were calculated: the average illuminance of each approach to an intersection and of the whole intersection and the uniformity ratio of the intersection. These results were used to compare the intersection illuminance with the city lighting standard to see if the installed road lighting was performing adequately. This method was applied to a case study in Montreal, Quebec, Canada, where the lighting at 59% of the selected sample intersections was found to be substandard. Statistical analysis showed that the number of night accidents was correlated with traffic flow and substandard illuminance. The factors contributing to average illuminance were clear sky, hour of night, and presence of light poles and commercial lights.
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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 | 0,009 | 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».