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Enregistrement W3141221318

LOCAL ROAD SAFETY PLANS: GUIDELINES AND BEST PRACTICES

2013· article· en· W3141221318 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffery S. Bagdade, Andrew Ceifetz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Safety and Impact Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashPlan (archaeology)BusinessTransport engineeringEnvironmental planningLocal governmentBest practiceEngineeringPolitical sciencePublic administrationGeographyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1 2 Local road practitioners across the country play a critical role in addressing crash risks at the local level 3 and may be able to identify the specific or unique conditions that contribute to crashes within their 4 jurisdictions. The Local Road Safety Plan (LRSP) offers a foundation for consensus and focus. It defines 5 key emphasis areas and strategies that impact local rural roads and provides a framework to accomplish 6 safety enhancements at the local level. The LRSP helps communities take a proactive stance in reducing 7 and preventing local road fatalities and injuries. This paper focuses on the recently completed US 8 guidelines for the development Local Road Safety Plans (LRSP) and how they can potentially be applied 9 in Canadian jurisdictions. These guidelines are summarized in the US Federal Highway Administration 10 (FHWA) report Developing Safety Plans: A Manual for Local Rural Road Owners and how they can be 11 practically applied in Canadian communities. 12

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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