Sun Glare: Network Characterization and Safety Effects
Notice bibliographique
Résumé
This research conducted a two-stage assessment to investigate sun glare effects on road safety in Edmonton. The first stage developed a methodology to model sun glare occurrence, aiming to identify when and where drivers are most likely to be exposed to sun glare. Safety risks at those identified locations during sun glare periods were assessed in the second stage. By contrasting the collisions during glare and non-glare conditions, this second stage aimed to quantify the effects of sun glare on road collisions. Consequently, three major findings were concluded. First, sun glare was found to significantly contribute to collision occurrence, especially at road intersections. Second, the effects of sun glare on collision occurrence during mornings on the eastbound and evenings on the westbound were observed to be particularly worse in the spring and fall months. In fact, safety in the southbound direction was significantly affected by sun glare during most daytime hours in the main winter months (November, December, and January). Lastly, the analysis revealed that certain collision types were more likely to occur during periods of sun glare. For example, collisions due to signal violations and failing to yield to pedestrians/cyclist were more likely to occur at intersections. At mid-block locations, the proportion of collisions occurring due to improper turning and lane changes were observed to be significantly higher. Overall, the approach proposed in this research provides a holistic method to quantify the effects of sun glare on road collisions and offers additional insights into the extent by which sun glare affects road safety.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».