Collisions on local roads: model development and policy level scenario analysis
Notice bibliographique
Résumé
The problem of collisions on local roads has received little specific attention despite the considerable number of such collisions that occur each year. First part of this study identifies the factors that influence local road collision frequency at traffic analysis zone (TAZ) level with a particular focus on the planning and policy related variables. The City of Calgary is used as a case study, where we focus on the impacts of land use, demographic characteristics, and travel characteristics. We also investigate the effects of some key transportation planning parameters for which there have been very limited studies, including the number of personal and commercial trips and the employment numbers in various categories. This study examines the impact of the number of trips made by automobile versus more sustainable transport modes like transit, walking, and biking for personal travel. It also examines the impact of commercial truck movement on the number of collisions on local roads in a TAZ. The impact of transit-oriented development zone initiatives is explored, as is the relationship between the predominant land use type (e.g., residential, commercial, industrial) and the number of collisions on local roads. In the second part, collision prediction models were linked with regional transportation model (RTM), which is calibrated and modeled in EMME. Since the choice of transportation mode is explicitly modeled through utility functions in the RTM, the proposed approach will allow us to do scenario analysis for planning and policy level issues proactively such as impact on local collisions due to change in fuel price, parking cost, transit headway, and transit fare. Results showed that property damage only (PDO) and fatal and injury (FI) collisions decreased by 13% and 6%, respectively, when fuel price was doubled. It was also observed that PDO and FI collisions decreased by 8% and 5%, respectively, when parking cost was doubled. PDO and FI collisions decreased by 7% and 4%, respectively, when transit headway was reduced to half. When transit fare was reduced to half, PDO and FI collisions decreased by 5% and 2%, respectively. PDO and FI collisions decreased by 10% and 5%, respectively, when transit fare was set to zero. These scenario analyses demonstrate how the impact of transportation planning or policy level issues on the collision count on local roads can be incorporated in our proposed model.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».