Integrating Communication with Conspicuity to Enhance Vulnerable Road User Safety: ArroWhere Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents findings from a research study into the role that communication plays in the safety of vulnerable road users (VRUs), including a literature review, a hypothesis, and a case study testing our hypothesis. Many governments and road authorities lack capital or have not made it a priority to implement full VRU safety measures, with many gaps in VRU infrastructure and networks. These gaps leave VRUs to take safety into their own hands, including use of conspicuity aids such as high-visibility wear, helmets, bells, and lights with differing levels of effectiveness. The knowledge gap regarding the conventional wisdom, “be safe, be seen,” is the absence of communication and comprehension between road users (VRUs and vehicles). We hypothesize that communication aids are equally, if not more important than visibility aids for VRU safety. A case study was conducted to measure the effectiveness of several Hi-Viz safety vest designs including online surveys and separate in-field experiments using Instrumented Probe Bicycles. The results suggest that Hi-Viz safety vests using arrow designs (ArroWhere’s proprietary products and designs) similar to those found in the Manual on Uniform Traffic Control Devices (MUTCD) can increase VRU safety until road authorities can fully fund and complete proper and sustainable VRU networks.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».