Investigating Time Halo Effects of Mobile Photo Enforcement on Urban Roads
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the time halo effects of mobile photo enforcement (MPE) on urban arterial and collector roads. Speed data were continuously recorded at nine locations for five consecutive weeks during the summer months of 2015 in Edmonton, Alberta, Canada. Each location was enforced according to a predefined deployment plan related to the regular working hours of MPE personnel. A time series intervention analysis that used percentages of speed limit violations was conducted to determine and to understand the time halo effects of MPE. The results of the analysis indicate that time halo effects existed at all study locations and that significant reductions in speed limit violations occurred because of MPE. The authors concluded that, on average, if an MPE unit was deployed eight times during a week for 22 h (approximately 2.7 h per visit) at an urban location, it would produce a time halo effect that would extend for approximately 5 days and reduce speed limit violation rates by almost 19%. In addition, the number of enforcement visits per week, the number of enforcement hours per week, and the average hours per visit were found to be strongly correlated to the longevity of the time halo effects and the reduction in speed limit violations. The findings of this study can be used to significantly increase the coverage of MPE programs and the safety benefits associated with MPE operations.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».