Spatial distribution of pedestrian-motor vehicle collisions before and after pedestrian countdown signal installation in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pedestrian countdown signals (PCS) have been installed in many cities over the last 15 years. Few studies have evaluated the effectiveness of PCS on pedestrian motor vehicle collisions (PMVC). This exploratory study compared the spatial patterns of collisions pre and post PCS installation at PCS intersections and intersections or roadways without PCS in Toronto, and examined differences by age. METHODS: PCS were installed at the majority of Toronto intersections from 2007 to 2009. Spatial patterns were compared between 4 years of police-reported PMVC prior to PCS installation to 4 years post installation at 1864 intersections. The spatial distribution of PMVC was estimated using kernel density estimates and simple point patterns examined changes in spatial patterns overall and stratified by age. Areas of higher or lower point density pre to post installation were identified. RESULTS: There were 14 911 PMVC included in the analysis. There was an overall reduction in PMVC post PCS installation at both PCS locations and non-PCS locations, with a greater reduction at non-PCS locations (22% vs 1%). There was an increase in PMVC involving adults (5%) and older adults (9%) at PCS locations after installation, with increased adult PMVC concentrated downtown, and older adult increases occurring throughout the city following no spatial pattern. There was a reduction in children's PMVC at both PCS and non-PCS locations, with greater reductions at non-PCS locations (35% vs 48%). CONCLUSIONS: Results suggest that the effects of PCS on PMVC may vary by age and location, illustrating the usefulness of exploratory spatial data analysis approaches in road safety. The age and location effects need to be understood in order to consistently improve pedestrian mobility and safety using PCS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».