Drivers’ Yielding Behavior in Different Pedestrian Crossing Configurations: A Field Survey
Notice bibliographique
Résumé
Although in recent years road victims have been reported to decrease, the growing number of pedestrians involved in road accidents still remains a social concern. This work analyzes the drivers’ behavior in approach to two different configurations of pedestrian zebra crossing: marked by (1) white stripes over the pavement (named “white zebra crossing”) and (2) white stripes on a red-colored pavement (named “red and white zebra crossing”). Even though the latter configuration is nowadays quite widespread on urban environment, there is no scientific evidence of its actual effectiveness in conditioning drivers’ yielding behavior. This study was aimed at verifying the effectiveness of the red and white zebra crossing on improving road safety at pedestrian crossings. A set of synchronized cameras were used to record drivers’ behavior while approaching the pedestrian crossings. By reconstructing the speed profile of each surveyed driver (309 in total), it was possible to analyze the driver-pedestrian interaction. Data were used to study the driver yielding behavior, to analyze how it is affected by vehicle dynamic constraints, and to identify the significant explanatory variables of a logistic regression model for predicting the drivers’ likelihood of yielding the pedestrian on the different crossing configurations. As a result, significant differences in terms of yielding behavior on the two pedestrian crossing configurations were observed: a higher yielding rate (about 20% higher) and a higher tendency to yield to the pedestrian were reported for the red and white zebra crossing, especially for the most critical conditions of driver-pedestrian interaction. Moreover, the analysis of yielding behavior with respect to vehicle dynamics constraints highlighted that drivers approaching the red and white zebra crossing experienced more opportunities to yield. As a confirmation, logistic regression model showed that the yielding likelihood is significantly and positively affected by the presence of the red and white zebra crossing configuration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».