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Enregistrement W2902781063 · doi:10.22215/etd/2017-12236

Novel Methodology for Safety and Economic Evaluation of Red-light Cameras at Signalized Intersections

2017· dissertation· en· W2902781063 sur OpenAlexafffund
Amal Jasem Abdulsalam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésSpillover effectRevenueMatching (statistics)Propensity score matchingTransport engineeringEconometricsComputer scienceSimulationStatisticsEngineeringMathematicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Red-light running is a phenomenon that has led to frequent collisions causing fatalities, injuries, and property damage.Red-light cameras (RLCs) have been used in an attempt to reduce the frequency of these collisions.The main objectives achieved in this thesis are: (1) The site-selection bias of traditional methodologies were corrected by using a novel methodology (propensity score matching); ( 2) The fixed and random-effect panel regressions were utilized to account for the spatial and temporal correlations in the data; (3) The identification of how RLC effectiveness varies by site characteristics through the use of interaction terms; (4) The determination of spillover distances and times resulting from the presence of RLCs; (5) The benefit-cost methodology supported by economic analysis and sensitivity analysis using the novel methodology; and (6) The establishment of guidelines for effective implementation of the RLC treatment.The research used field data from the City of Ottawa (Canada) involving 34 RLC intersections and 14 control intersections observed for the period 1999-2012.The results from this thesis indicate a consistent significant reduction in angle and turning movement collisions of 19% and 21%, respectively, and an increase in rear-end and sideswipe collisions of 12% and 6.7%, respectively.The magnitude and the direction of these effects are comparable to results of previous studies in the literature.The benefit-cost analysis, based on social costs of collisions avoided, the spillover effects and fine revenue, yielded an overall annual cost savings to the community of over $4.4 million CAD across the 34 RLC intersections; with a benefit-cost ratio of 4.50.An extended cost sensitivity analysis was incorporated to quantify the robustness of the base-case conclusions.Figure 1.1 -Evaluation Framework Literature review of RLC enforcement Data collection and preparationTraffic safety data Traffic safety modeling Comparison of results and model selection Guidelines for practical implementation Economic data Economic modeling  Intersection safety  Impact of RLC programs  Statistical techniques for RLC safety evaluation  Economic effect of RLC  Identify limitations in the literature  RLC data  Collisions data  Traffic data  Geometric data Contact with City of Ottawa  RLC costs  Collision costs  Total net costs  Total net benefit  Benefit-cost ratio Variables:  Collisions  Traffic  Geometric Methods:  Cross-sectional  Observational before-after  Case-control  Interactions  Spillover effects Sensitivity analysis

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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