Scheduling and Deployment Strategies for Mobile Photo Radar Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
Speeding is a leading cause of urban collisions and often causes injury and death. Consequently, photo enforcement has been globally adopted as a countermeasure in speed management and has been proved to be effective in mitigating speeding problems. Although there is extensive research pertaining to photo enforcement, there is a critical research gap regarding the development of an integrated deployment, scheduling, and evaluation process for Mobile Photo Radar Enforcement (MPRE). As a result, the objective of this thesis is to develop a framework for the MPRE program, aiming to provide planners and schedulers with a systematic and analysis-based procedure to design the MPRE program and schedule enforcement activities. The thesis used the City of Edmonton’s (CoE) current MPRE program as the basis to showcase the proposed framework. The literature relating to the theoretical basis of enforcement, the assessment of MPRE’s effects, and the deployment strategies of MPRE used in other jurisdictions was reviewed; information about the current MPRE program in the CoE was consolidated; and the historical data were collected and analyzed. Based on the collected information, a program framework was proposed, which factored in local program needs and institutional characteristics. The framework consists of three parts: a multi-variable site identification and priority-base site selection process for screening potential MPRE locations, the scheduling method for deployment of MPRE, and guidelines for program evaluation and adjustment. The framework was illustrated and tested using a numerical example. The performances of different scheduling methods proposed in the thesis were compared. Although the program framework is designed for the CoE, the systematic procedure and methodologies can be applied to MPRE programs in other jurisdictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».