Factors Affecting Classification of Road Segments into High- and Low-Speed Collision Regimes
Notice bibliographique
Résumé
The safety of locations operating under high-speed conditions could significantly differ from that of locations operating under low-speed conditions. Therefore, different approaches must be adopted when speed and safety are analyzed and managed at locations operating under different regimes. However, it is necessary first to understand the factors affecting the speed–collision classification of a site. Locations operating under high speeds are typically expected to have more collisions compared with locations in which speeds are low. Some locations, however, might experience a high collision rate even when speeds are low, or vice versa. This study aimed to identify the factors that affected the site classification into any of those categories by using data collected on roads in Edmonton, Alberta, Canada. Locations were divided into four speed–collision bins (high collision, high speed; high collision, low speed; low collision, high speed; low collision, low speed), and geographic information system maps of locations were produced to explore the spatial distribution of those locations. Moreover, logistic regression was used to understand the role of different factors in identifying the speed–collision bin to which a certain location belonged. The results reveal that locations with high collision rates but low speeds have a relatively high population of heavy vehicles and trucks as well as high speed variability. As for locations with low collision rates and high speeds, these sites were found to have a high level of protection through the presence of medians and shoulders with relatively low access density.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».