Full Bayesian Mixed-Effect Intervention Model for Before–After Speed Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of before–after speed data to evaluate the effectiveness of safety interventions is often limited to a non-model-based comparison of speed-related indicators. Moreover, modeling of speed data often does not take into account the nested nature of the data. The objective of the study was to quantify the effect of posted speed limit (PSL) reductions in an urban, residential context. The study employed a mixed-effect intervention model, which could address limitations of existing methods. To model mean free-flow speed and the probability of a speed being below or equal to various thresholds, mixed-effect normal regression and binomial logistic regression models were used. Use of a comprehensive, unique, and disaggregated data set enabled not only the before–after evaluation of the PSL reduction but also the exploration of the effects of various temporal, traffic, and road geometry factors on speed. Results demonstrated the appropriateness of using the mixed-effect model for speed data. Parameter estimations showed that nighttimes; weekends; a high proportion of vans, buses, and trucks; evening peak periods; collector roads; and low hourly traffic volumes were all associated with an increase in the mean free-flow speed and a decrease in the probability of speeds being below or equal to various thresholds. Evaluation results showed the mean free-flow speed was reduced by 3.85 km/h in the after period and that speeds below or equal to 50, 60, 70, and 80 km/h increased by 20.0%, 9.2%, 2.8%, and 0.9%, respectively. All improvements were statistically significant; this finding implied that the PSL reduction was effective at influencing vehicle speed.
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 | 0,043 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,005 |
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 ».