iRAP road and design assessments and outcomes: a case study from Moldova
Notice bibliographique
Résumé
This work, supported by the Millennium Challenge Corporation, assessed the safety of the road infrastructure of a 93km section of the M2-R7 in Moldova in 2010 and 2015, before and after rehabilitation. The iRAP Star Rating with a Safer Roads Investment Plan guided provision of more than 22km of footway (sidewalk), a doubling in the number of pedestrian crossings to more than 50, installation of 12.3km of safety barrier, improvements in the quality of curves, the overall quality of the road surface, delineation and enhancement in the quality of intersections. Prior to upgrading, the safety rating of the road for pedestrians was poor (84% of the road rated only 1- and 2-star) and, for vehicle occupants, the road was predominantly 1- and 2-star (87%). Since reconstruction, the Star Ratings have improved. The percentage of the road rating 3-star and above has increased by around 30 percentage points for pedestrians, cyclists, motorcyclists and vehicle occupants. The post-construction Road Safety Audit by AECOM includes recommendations for improvements at intersections, in villages, on roadsides and for some measures related to the route. The pre-construction EuroRAP investment proposal showed that, for an overall package of safety countermeasures, there would be a reduction of around 300 killed or seriously injured casualties over 20 years, with a Benefit Cost Ratio approaching 4, a saving of almost a quarter of casualties on the road had there not been upgrading.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».