Before-and-After Empirical Bayes Evaluation of Citywide Installation of Driver Feedback Signs
Notice bibliographique
Résumé
Speeding is a leading factor that contributes to approximately one-third of all fatal collisions. Over the past decades, various passive/active countermeasures have been adopted to improve drivers’ compliance to posted speed limits to improve traffic safety. The driver feedback sign (DFS) is considered a low-cost innovative intervention that is being widely used, in growing numbers, in urban cities to provide positive guidance for motorists. Despite their documented effectiveness in reducing speeds, limited literature exists on their impact on reducing collisions. This study addresses this gap by designing a before-and-after study using the empirical Bayes method for a large sample of urban road segments. Safety performance functions and yearly calibration factors are developed to quantify the sole effectiveness of DFS using large-scale spatial data and a set of reference road segments within the city of Edmonton, Alberta, Canada. Likewise, the study followed a detailed economic analysis based on three collision-costing criteria to investigate if DFS was indeed a cost-effective intervention. The results showed significant collision reductions that ranged from 32.5% to 44.9%, with the highest reductions observed for severe speed-related collisions. The results further attested that the benefit–cost ratios, combining severe and property-damage-only collisions, ranged from 8.2 to 20.2 indicating that DFS can be an extremely economical countermeasure. The findings from this study can provide transportation agencies in need of implementing cost-efficient countermeasures with a tool they need to design a long-term strategic deployment plan to ensure the safety of traveling public.
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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 | 0,032 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».