Evaluating Safety Benefits of the Insurance Corporation of British Columbia Road Improvement Program Using a Full Bayes Approach
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to conduct a time-series (before-to-after) evaluation of the safety performance of a sample of locations that have been improved under the Insurance Corporation of British Columbia (ICBC) Road Improvement Program. The program started in 1989 when ICBC established partnerships with local road authorities in British Columbia, Canada, and works cooperatively to make sound investments in road safety improvements. The overall effectiveness of the road improvement program was assessed by determining whether the frequency or severity of collisions at the improvement sites has been reduced after implementation of the improvement, and by quantifying the program costs versus the economic safety benefits to determine the return on ICBC’s road safety investment. Seventy-two urban intersections were included in the evaluation. The methodology adopted for estimating the safety benefits was a before–after study with the full Bayesian method, while the benefit–cost analysis was carried out by using two indicators: net present value and benefit–cost ratio (B/C) with a payback period of 5 years. Overall, the total reductions of severe (fatal plus injury) and nonsevere (property damage only) collision frequency for intersections with new pedestrian signal installations were found equal to −24.54% and −6.21%, respectively; −22.95% and −10.78%, respectively, for intersections with geometric design improvements; and −13.76% and −5.04%, respectively, for intersections with traffic signal upgrades. Finally, an overall B/C ratio of 4.32:1 was achieved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».