Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this thesis is to develop Accident Prediction Models (APM) for estimating the safety potential of urban unsignalized (T and 4-leg) intersections in the Greater Vancouver Regional District (GVRD) and Vancouver Island on the basis of their traffic characteristics. The models are developed using the generalized linear regression modeling (GLIM) approach, which addresses and overcomes the shortcomings associated with the conventional linear regression approach. The safety predictions obtained from GLIM models can be refined using the Empirical Bayes' approach to provide, more accurate, site-specific safety estimates. The use of the complementary Empirical Bayes approach can significantly reduce the regression to the mean bias that is inherent in observed accident counts. The thesis made use of sample accident and traffic volume data corresponding to unsignalized (both T and 4-leg) intersections located in urban areas of the Greater Vancouver Regional District (GVRD) and Vancouver Island. The data included a total of 427 intersections located in the cities of Victoria, Surrey, Nanaimo, Coquitlam, Burnaby and Vancouver. The information available for each intersection included the total number of accidents in the 1993-1995 period, traffic volumes for both major and minor roads given in Average Annual Daily Traffic (AADT) and type of intersection (T or 4-leg). Four categories of models were developed in this study: (1) models for the total number of accidents; (2) separate models for T and 4-leg intersections; (3) separate models for different regions (Vancouver Island, the Lower Mainland and Surrey); and (4) a model for Surrey including intersection control. Five applications of APM were used in this thesis. Four of them relate to the use of the Empirical Bayes refinement: identification of accident-prone locations, developing critical accident frequency curves, ranking the identified accident-prone locations and before and after safety evaluation. The fifth application provides a safety-planning example, comparing the safety of a 4-leg intersection to two staggered T-intersections. These applications show the importance of implementing APM as a tool to assess in a reliable fashion traffic safety, and design different safety strategies.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».