A Novel Approach for Identifying, Diagnosing, and Treating Active Transportation Safety Issues
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increasing interest in active transportation because of its many health, environmental, and economical benefits. However, active commuters are subjected to an elevated level of severe crash risk, which can be a deterrent to many road users to shift to active transportation. Therefore, there is a need for developing systematic approaches to improve the safety of active commuters. This paper presents a new approach for identifying, diagnosing, and remedying active transportation safety issues. The approach is demonstrated through a case study of the City of Vancouver’s 134 traffic analysis zones. Comprehensive GIS data related to traffic exposure, socio-economics, land use, built environment, street network, and cyclist and pedestrian networks were used in the analysis. A multivariate full Bayesian spatial mixed crash model (CM) was developed incorporating cyclist and pedestrian crashes as well as motorized and non-motorized traffic exposure measures. The CM was used to identify the top 10% active transportation crash-prone zones (CPZs) and safe zones (SZs) using the novel Mahalanobis distance method. CPZs were found clustered in the Downtown. Sixteen trigger variables were statistically investigated for each CPZ and SZ. Lastly, remedies, related to land use, traffic demand, and traffic supply management, were proposed using the trigger variable analysis and literature consultation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».