Crash Modification Factor Recommendation List
Notice bibliographique
Résumé
Practitioners use Crash Modification Factors/Functions (CMFs) to calculate the number of crashes expected once a countermeasure has been implemented. When evaluating design alternatives, CMFs can be used in conjunction with safety performance functions (SPFs) to derive crash predictions. The Federal Highway Administration (FHWA) maintains the CMF Clearinghouse as a repository for CMFs. Contributions are submitted by researchers across the U.S., Canada, and throughout the world. Typically, multiple CMFs are associated with a single countermeasure. Some CMFs only apply to specific facility or crash types. Furthermore, CMF quality varies, and some only apply to specific facility and/or crash types, regions, or times. Using the Clearinghouse to identify an appropriate CMF for a given situation demands considerable time and significant expertise. This report describes the development and implementation of a spreadsheet-based tool that Kentucky Transportation Cabinet staff and the agency’s design consultants can use to select CMFs most appropriate for the state’s highways and conditions. Guidance instructs users on use of the tool. A web-based form was also developed, which must be filled out and submitted to KYTC’s CMF committee when a CMF is planned for use on a project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».