Prediction of seasonal variation in traffic collisions on rural highways: A case study in the province of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Traffic collisions are one of the world's major problems. According to the World Health Organization (WHO), about 1.25 million people die every year in traffic collisions across the world and a further 20-50 million are injured or disabled. 24% of all collisions are weather-related. Collision risk usually increases from 50 to 100 percent during precipitation. Various tools/methods were developed in order to assess highway safety. Historically, collision rates, linear regression and generalized linear regression methods have been used as the basis for safety analysis. Research has shown that there are limitations with such approaches due to the non-linear relationship between collision frequency and exposure. Collision prediction modelling is the recommended technique for estimating road safety in the American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO) Highway Safety Manual (HSM). However, the prediction modelling does not really take into consideration of traffic seasonal variation and weather impacts as the annual average daily traffic (AADT) is one of main variables having a direct impact on safety. Previous studies indicate that weather especially winter weather is associated with traffic collisions. This study analyzed the seasonal variations of traffic and collisions on rural highways in British Columbia, Canada. Collision risks related to winter weather were investigated and assessed. It concludes that traditional techniques of highway safety assessment without the consideration of seasonal variation of traffic collisions, especially impacts of winter condition in Canada, might result in underestimating the collision risk. This paper suggests that further study of highway safety with a focus on the seasonal variation of collisions and traffic volumes will help to improve the highway safety assessment and provide valuable inputs for winter road maintenance. Furthermore, it also suggests a real need for an interdisciplinary approach in highway safety assessment in order to integrate all factors including human, vehicle, traffic and road/environment and provide a clear and comprehensive understanding of causes of collisions. Other countermeasures, including new material applications in pavement, intelligent transportation systems (ITS) and winter maintenance methods/strategies, in addition to traditional methods (Snow plowing, sanding and salting) of preventing traffic collisions during winter should also be considered.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».