Novel Methodology for Safety and Economic Evaluation of Red-light Cameras at Signalized Intersections
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».