Multistate Safety Evaluation of Intersection Conflict Warning Systems
Notice bibliographique
Résumé
Intersection conflict warning systems (ICWSs) were evaluated under the FHWA Evaluation of Low-Cost Safety Improvements Pooled Fund Study. The ICWS strategy is intended to reduce the crash frequency by alerting drivers of conflicting vehicles on adjacent approaches at unsignalized intersections. The evaluation used a multistate database of geometric, traffic, and crash data for rural four-legged, two-way, stop-controlled intersections equipped with ICWSs in Minnesota, Missouri, and North Carolina. To account for potential selection bias and regression to the mean, an empirical Bayes before–after analysis was conducted by using safety performance functions (SPFs) for reference groups of similar intersections without ICWS installation. These SPFs also controlled for changes in traffic volumes over time and time trends in crash counts unrelated to the strategy. The aggregate results indicate statistically significant crash reductions at the 5% level for all crash types for two-lane-at-two-lane intersections and four-lane-at-two-lane intersections. For two-lane-at-two-lane intersections, the crash modification factors (CMFs) for total crashes, fatal and injury crashes, and right-angle crashes are 0.73, 0.70, and 0.80, respectively, and for four-lane-at-two-lane intersections, they are 0.83, 0.80, and 0.85, respectively. The benefit–cost (B:C) ratio estimated with conservative cost and service life assumptions is 27:1 for all two-lane-at-two-lane intersections and 10:1 for four-lane-at-two-lane intersections with post-mounted warning signs. The results suggest that the strategy, even with conservative assumptions on cost, service life, and the value of a statistical life, can be highly cost-effective. As this strategy is evolving, this study reflects installation practices to date.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».