Safety Assessment of the Integration of Road Weather Information Systems and Variable Message Signs in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Adverse weather conditions create an environment in which it is difficult for drivers to navigate safely. Reducing weather-related collisions is a target for road safety professionals in British Columbia (BC), Canada. This study reports the safety benefits of installing road weather information systems (RWISs) coupled with variable message signs (VMSs) on provincial rural highways in BC. The RWIS/VMS system comprises road and weather sensors, as well as two VMSs. The road and weather sensors collect data on pavement surfaces and weather conditions. Information on adverse road/weather conditions are conveyed to road users via the VMSs. The system had been installed at six different locations on rural undivided highways in BC between 2011 and 2014. The analysis made use of police-attended serious crashes (i.e., fatal + injury) that took place during winter seasons. Depending on the implementation date, three or four winter seasons were available as a before-implementation period, while three to six winter seasons were available as an after-implementation period. An Empirical Bayes (EB) approach was employed to ensure that the evaluation results were reliable and to account for the regression-to-the-mean artifact. Safety performance functions (SPFs) were developed using data collected at similar sites. The EB evaluation results showed an overall statistically significant reduction of 32.7% in all winter serious collisions (WSC). An economic evaluation showed that the systems led to a benefit-cost ratio of 4.8 and an overall net present value of more than Can$12 million. The results of this study may motivate transportation agencies and stakeholders to pursue similar systems for mitigating weather-related safety problems.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».